用Python NumPy从正态分布中生成五个随机数

在Numpy中，我们得到了一个叫做随机模块的模块，它允许我们处理随机数。随机模块为数据分布提供了不同的方法。在这篇文章中，我们必须创建一个指定形状的数组，并向其中填充随机数或数值，使这些数值属于正态分布或高斯分布的一部分。这种分布也被称为贝尔曲线，这是因为它的特征形状。

为了从正态分布中生成五个随机数，我们将使用随机模块的numpy.random.normal()方法。

语法: numpy.random.normal(loc = 0.0, scale = 1.0, size = None)

参数:

loc:分布的平均值

scale: Standard derivation

size:结果的形状。
如果size参数为空，则默认返回单值。

示例 1:

# importing module
import numpy as np
  
  
# numpy.random.normal() method
r = np.random.normal(size=5)
  
# printing numbers
print(r)

输出 :

[ 0.27491897 -0.18001994 -0.01783066  1.07701319 -0.11356911]

示例 2:

# importing module
import numpy as np
  
  
# numpy.random.normal() method
random_array = np.random.normal(0.0, 1.0, 5)
  
# printing 1D array with random numbers
print("1D Array with random values : \n", random_array)

输出 :

1D Array with random values :
[ 0.14559212  1.97263406  1.11170937 -0.88192442  0.8249291 ]