【WY】数据分析 — Numpy 阶段一：基础语法五 —— 随机数

最新推荐文章于 2025-07-28 23:31:49 发布

InitialHeart2021

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分类专栏：【二】数据分析文章标签：数据分析 python 数据挖掘

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这篇博客介绍了Numpy库中用于生成随机数的几个函数，包括np.random.normal()、np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()。这些函数在数据分析和Python编程中常用于模拟随机数据。文中详细解释了每个函数的用法，并给出了使用示例。作业部分要求读者实践应用这些函数创建特定形状的随机数数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

一、随机数
二、作业

一、随机数

numpy.random包含多种概率分布的随机样本，是数据分析辅助的重点工具之一

1.1 np.random.normal()

# 随机数生成：生成一个标准正太分布的4*4样本值
samples = np.random.normal(size=(4,4<

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数学建模学习（3）：数据统计与分析之随机数

全栈川川

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1223

（1）二项分布随机函数binornd 我们还是从问题出发，例如：某射击比赛，假设每抢命中率为0.45，每轮设计10次，共进行10万轮。用直方图表示每轮命中的可能情况。 clear all clc x=binornd(10,0.45,100000,1);%该函数产生二项分布随机数。第一个参数为环数，第二个参数为概率，第三个参数为行数，第四个为列数 histogram(x,10)%输出直方图根据图，知道运动员最容易命中第四环。（2）泊松分布随机函数poisspdf %求poisspdf(x,lambd

【WY】数据分析 — Numpy 阶段一：基础语法一 —— 介绍

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