正态分布与numpy.random.normal函数
在Numpy中,有一个专门用于生成符合正态分布的随机数函数:numpy.random.normal
,本文我们梳理一下它的使用方法,在梳理前,需要先了解一下什么是正态分布。(本文地址:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/128524214,转载请注明出处)
1. 正态分布
正态分布(Normal Distribution)又称高斯分布(Gaussian Distribution)。记得以前这个函数是在大学概率论里才介绍的,现在它已经出现在了高中课本中…这个神奇的函数描绘了现实世界中绝大多数事物的分布形态,用通俗的话解释“正态分布”就是:一个群体在某种指标上,绝大部分个体会落在平均值附近,超过平均值太多或低于平均值太多的个体数量都很少。正态分布函数的发现也非常漫长和曲折,感兴趣的读者可以阅读一下此文:《从数理统计简史中看正态分布的历史由来》
在这个函数中,我们要重点记住它的两个变量,它们也是后面numpy.random.normal
函数的两个重要参数:
- μ(读mu): 数据分布的中心点,就是均值(mean)
- σ (读sigma):数据分布的标准差(Standard Deviation),控制曲线的陡峭程度,σ越小,数据就相对集中,曲线就越陡峭,反之亦然。
正是这两个变量决定了正态分布函数曲线的形状:
- 不同的μ值(均值)决定了曲线不同的中心位置(μ从-5到5的曲线变化):
- 不同的σ值(均值)决定了曲线不同的陡峭程度(σ从1到9的曲线变化):
2. numpy.random.normal函数
numpy.random.normal是numpy专门用于生成符合正态分布规律的随机数生成函数,它有三个最重要的参数:
- loc: 就是正态分布函数中的μ,即均值
- scale: 就是正态分布函数中的σ,即标准查
- size: 生成数据的数量
要特别提醒注意的是:这三个参数除了接受单一值之外,它们都可以接受元组或列表,这就意味着:我们利用该函数不仅仅能生成一维的随机数组,更能生成多维数组,每一个维度上的数据都符合正态分布。
3. 示例
在此前一篇文章《方差和标准差的意义》中,我们已经演示过numpy.random.normal函数的用法,且生成过一维的身高数据集和二组的体重和身高数据集,请参考该文的示例代码。
参考:
https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.Generator.normal.html
https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-random-normal/
https://mp.weixin.qq.com/s/PeM_jF5mdlkm9O6ZpDhVig
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