python - Python生成100个正态分布的随机数

Question

我是 Python 的极度初学者，我很难编写非常简单的代码。

我正在尝试编写一个简单的代码，通过使用期望为 1.0 和标准差为 0.005 的函数 gauss 生成 100 个正态分布的数字，然后存储在一个数组中，该数组可用于计算这 100 个的平均值和标准差样本。

这是我的代码:

def uniformrandom(n):   
    i=0  
    while i< n:  
        gauss(1.0, 0.005)  
        i = i + 1
    return i

然后我试了一下

L = uniformrandom(100)

代码应该在 Python 中缩进，但当我在 StackOverflow 中输入时，我真的不知道如何缩进。

假设我使用公式 (x1+x2+...+xn)/100 获取平均值，我如何存储这些数字并使用公式获取平均值。

我尝试了 Python 中的代码，但 L 只打印了值 n。我的代码几乎没有什么问题，我应该如何修复它。

如果有人能提供帮助，我们将不胜感激。非常感谢!

Answer 1

import numpy as np

L =np.random.normal(1.0, 0.005, 100)

您可以在此处找到使用 numpy 进行正态分布的文档:http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.random.normal.html

然后您可以使用以下方法计算均值:my_mean_value = np.mean(L)

你必须记住，如果你想打印一些东西，你需要使用print my_mean value