如何在Python中生成正态分布样本（具有特定的均值和方差）？

Question

我是 Python 新手，我想生成 1000 个具有特定均值和方差的正态分布样本。我了解了一个名为NumPy 的库，我想知道我是否以正确的方式使用它。这是我的代码：

import numpy
a = numpy.random.normal(0, 1, 1000)
print(a)

其中 0 是平均值，1 是标准差（方差的平方根），1000 是总体规模。

这是正确的方法，还是有更好的方法？

Answer 1

是的，这就是生成 1000 个正态分布 N(0,1) 样本的方法。

您可以看到，这 1000 个样本的输出大部分在 -3 和 3 之间，因为 99.73% 将在正负 3 个标准差内：

彩色图表是使用以下代码完成的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
np.random.seed(7)
y = np.random.normal(0, 1, 1000)
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 11))
for x,y in enumerate(y):
    plt.scatter(x,y, color=colors[np.random.randint(0,10)])

然而，生成单色图表会更快：

np.random.seed(7)
x = [i for i in range(1, 1001)]
y = np.random.normal(0, 1, 1000)
plt.scatter(x, y, color='navy')