获取一个标准差内的随机数

Question

我想生成随机数，让我们说100.现在我正在使用numpy，例如：

print numpy.random.normal(loc=200,scale=50,size=100)

但我希望数字只能产生一个标准偏差，而不是平均值，即loc。什么是最好的方式？

我应该简单地做一些事情：

print numpy.random.randint(150, high=250, size=100)

还是有其他办法吗？

Answer 1

<强> numpy.random.randint

  

在“半开”间隔中从“离散均匀”分布中返回随机整数。

<强> numpy.random.normal

  

从正常（高斯）分布中抽取随机样本。

randint()和normal() 不以相同的方式选择一个数字。使用randint()在所选区间中获取任何数字的几率是相同的，与normal distribution中的数字不同（获得更接近峰值的数字的几率更大）。

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要从normal()获取单个号码，只需将size参数保留为无，如documentation中所述。

为确保您的所有数字都在一个标准偏差范围内，您可以使用n=1下面的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy


STANDARD_DEVIATION_VALUE = 50
DISTRIBUTION_CENTER = 200


def single_num(n):
    # Repeats until a number within the scale is found.
    while 1:
        num = numpy.random.normal(loc=DISTRIBUTION_CENTER, scale=STANDARD_DEVIATION_VALUE)

        if abs(DISTRIBUTION_CENTER-num) <= (STANDARD_DEVIATION_VALUE * n):
            return num

# One standard deviation apart.
lst_of_nums = [single_num(n=1) for _ in xrange(1000000)]

plt.hist(lst_of_nums, bins=100)
plt.xlabel("value")
plt.ylabel("frequency")
plt.show()

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我们每次都选择一个点并不重要。例如。使用n=3会导致：