用随机模型和随机变量对总体建模

Question

因此，我有一个随机模型：N（t + 1）=（1 + r ^ 3）N（t），其中r是来自均值= -0.1和标准偏差= 0.2的正态总体的随机变量。

我正在尝试从1000个随机样本中提取出直方图，以对我的人群进行建模，而我尝试了一些尝试却无济于事。

到目前为止，我有：

import numpy as np 
import numpy.random as npr 
import matplotlib.pyplot as plt 
npr.seed(101)

N = np.zeros(11)
N[0]=100
tvec = np.arange(0, 10, 0.1)
r = npr.normal(loc=2,scale=3, size=1000)

for t in tvec[:10]:
    N[t+1]=(1+r**3)+N[t]

plt.hist(N)

但这给我一个错误。

  

IndexError：仅整数，切片（:），省略号（...），   numpy.newaxis（None）和整数或布尔数组是有效索引

这告诉我，我无法获取采样的随机数，无法在方程式中使用它们。

所以，我想知道是否有其他方法可以解决这个问题？

谢谢！

Answer 1

发生错误是因为t是浮点型，初始值为0.0。如果尝试使用N[0.0]，则可以重现该错误。您可以使用整数而不是浮点数。另外，我将r更改为r_values并将其压缩为t，因此该循环仅对r和t的单个值有效，而对{ {1}}。

r