创建具有预先确定的均值和标准差的数组

Question

我正在尝试使用Numpy创建具有预定平均值和标准偏差值的数组。数组中需要随机数。

到目前为止，我可以生成一个数组并计算平均值和标准值。但无法通过值控制数组：

CORE_PEER_MSPCONFIGPATH

如何通过mean和std控制数组值？

Answer 1

使用numpy.random.normal。如果您的平均值为my_mean而您的标准为my_str：

x = np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=1000)

Answer 2

另一种解决方案，使用np.random.randn：

my_std * np.random.randn(1000) + my_mean

示例：

my_std = 0.025
my_mean = 0.025

x = my_std * np.random.randn(1000) + my_mean
x.mean()
# 0.025493112966038879
x.std()
# 0.024464870590114995

使用相同的随机种子，这实际上会产生与numpy.random.normal完全相同的结果：

np.random.seed(42)
my_std * np.random.randn(5) + my_mean
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

np.random.seed(42)
np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=10)
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

Answer 3

由于您已经知道平均值和标准差，因此您有两个自由度。这意味着您可以为阵列的两个元素选择随机数。最后两个必须通过求解由mean和stddev公式给出的方程组来计算。