NUMPY НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

NumPy – это пакет в Python для научных вычислений и обработки многомерных массивов. Один из удобных методов для генерации случайных чисел в NumPy - это использование нормального распределения. В NumPy это реализуется с помощью метода np.random.normal().

Нормальное (Гауссово) распределение широко используется в статистике и науке в целом. Классический пример нормального распределения - это рост людей или вес мешков с картошкой на рынке. Результаты тестов IQ также часто соответствуют нормальному распределению.

Предположим, вы хотите сгенерировать 1000 случайных чисел, распределенных нормально со средним значением 0 и стандартным отклонением 1. Вот как это можно сделать:

import numpy as np
mu, sigma = 0, 1 # mean and standard deviation
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
print(s)

В этом примере мы импортировали NumPy, задали параметры нормального распределения (mu=0 и sigma=1) и использовали np.random.normal() для генерации 1000 случайных чисел. Затем мы вывели сгенерированные числа в консоль.

Самое нормальное распределение // Vital Math

3.2 Стандартное нормальное распределение

Математическая статистика на python

Учим python за 7 часов! Уроки Python Полный курс обучения программированию на python с нуля

Гистограммы в matplotlib и генераторы случайных чисел в numpy.

90% СДЕЛОК В ПЛЮС НА БИНАРНЫХ ОПЦИОНАХ- Бинарные опционы 2023. Лучшая стратегия.

Новые материалы:

• Numpy список функций
• Парсинг авито python
• Длина кортежа python
• Python удалить каждый второй элемент списка
• Python распознавание номеров автомобилей
• Проблема с кодировкой python
• Python ввод пустой строки
• Python динамический массив
• Polygon python принцип работы
• Крупномасштабное машинное обучение вместе с python
• Django шаблоны скачать