用R语言生成服从正态分布的随机数，并画出直方图。

最新推荐文章于 2024-04-29 18:54:13 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-29 18:54:13 发布 · 1.2w 阅读

35 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#r语言

该博客介绍了如何利用R语言的set.seed()函数设定随机数种子，然后使用rnorm()函数生成大量服从标准正态分布的随机数，并通过hist()函数绘制直方图，展示正态分布的特性。此过程对于理解和模拟统计学中的正态分布概念十分有用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用R语言生成服从正态分布的随机数，并画出直方图。

#-----Set a random number seed
set.seed(567)

#-----Generating random numbers that obey normal distribution
x<-rnorm(1000000,0,1)

#-----Draw a histogram
hist(x)

效果图
在这里插入图片描述

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

「已注销」

关注关注

3
点赞
踩
35

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

使用R语言的plot函数可视化生成正态分布的随机数

PixelLoom的博客

08-27

1298

首先，我们需要使用R语言中的rnorm函数生成正态分布的随机数。rnorm函数有三个主要参数：n表示要生成的随机数的数量，mean表示正态分布的均值，sd表示正态分布的标准差。在上面的代码中，我们使用hist函数绘制直方图。在上面的代码中，我们使用density函数计算随机数的密度估计，并使用plot函数绘制密度曲线。在R语言中，我们可以使用内置的函数来生成正态分布的随机数，并使用plot函数将其可视化。通过上述代码，我们可以生成正态分布的随机数，并使用plot函数将其可视化为直方图或密度曲线。

使用R语言绘制符合对数正态分布的随机数的可视化图表

DevScribe的博客

08-29

357

对数正态分布是一种常见的概率分布，它的随机变量的对数服从正态分布。在R语言中，我们可以使用plot函数结合相关的分布函数来生成符合对数正态分布的随机数，并将其可视化。通过以上代码，我们成功生成了符合对数正态分布的随机数，并使用直方图和密度曲线将其可视化。该函数的参数包括生成的随机数个数（n）、对数正态分布的均值（meanlog）和标准差（sdlog）。包创建了一个数据框，并使用数据框中的随机数绘制了直方图和密度曲线。现在我们已经生成了符合对数正态分布的随机数，接下来我们可以使用。上述代码中，我们使用。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

R语言产生随机数

qq_45196888的博客

04-29

2665

生成各种分布的随机数方法还有很多，这只是一些简单的生成方式，仅供参考。随机数的种类又很多，包括标准正态分布随机数、伯努利随机数等。我们简单介绍一些产生随机数的方法。（四）生成二项分布随机数。（五）生成泊松分布随机数。（三）生成离散型随机数。（六）生成T分布随机数。（一）均匀分布随机数。（二）正态分布随机数。

R语言正态分布

qq_27390023的博客

10-15

1万+

统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 1. rnorm 生成正太分布的随机数 rnorm(n, mean = 0, sd = 1) rnorm(100) rnorm(10,2,5) 2. dnorm 概率密度分布 dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) dnorm(1) # 标

R语言：生成正态分布数据生成--rnorm,dnorm,pnorm,qnorm

热门推荐

刘永鑫的博客——宏基因组公众号

12-08

8万+

norm是正态分布，前面加r表示生成随机正态分布的序列，其中rnorm(10)表示产生10个数；给定正太分布的均值和方差， Density(d), distribution function§, quantile function(q) and random® generation for the normal distribution with mean equal to mean and st...

R语言绘制正态分布直方图并添加拟合曲线

sheepyulu的博客

04-09

2361

绘制正态分布直方图有多种的方法，本文主要使用R语言中的rcompanion包的plotNormalHistogram函数进行分析

用labview实现的正态分布的随机数并生成对应的直方图

05-28

用labview实现的正态分布的随机数并生成对应的直方图(Achieved with labview normally distributed random numbers and generate the corresponding histogram)

wps生成正态分布的随机数_如何用excel批量生成正态分布的随机数？

weixin_39848998的博客

12-19

3874

昨天的文章提到《如何不留痕迹做批量 "假"数据？》提到用rand函数批量生成随机数，这是最简单最快速的方法，但同时也有一个缺陷，就是rand函数生成的是均匀分布的随机数，在区间范围内会分布得比较均匀，不符合日常生活中数据的按照正态分布的特点，这样也就留下了明显的痕迹。比如我用rand函数生成0-100的100个随机数，用Minitab自动生成直方图，频数是下面这样的：大家可以看到，大致上每个区间分...

R语言生成符合指定分布特性的随机数：使用rnorm() 函数函数生成正态分布的随机数、可以自定义均值、标准差

statistics+insight+vista+power

05-27

1133

R语言生成符合指定分布特性的随机数：使用rnorm()函数函数生成正态分布的随机数、可以自定义均值、标准差

R语言使用rnorm函数生成正太分布的随机数、使用plot函数可视化生成正太分布的随机数（Normal distribution）

statistics+insight+vista+power

02-25

746

R语言使用rnorm函数生成正太分布的随机数、使用plot函数可视化生成正太分布的随机数（Normal distribution）

R语言：生成均匀分布的随机整数添加变量名称并绘制条形图

weixin_48293076的博客

09-16

9469

R语言：生成均匀分布的随机整数添加变量名称并绘制条形图本篇中主要使用的函数： runif() ：用来随机生成服从均匀分布的整数 names() ：定义变量名称或对变量名称进行修改 paste() ：用于字符串的连接，并用sep属性控制间隔 barplot() ：用于绘制柱状图，其内包含多个属性用于完善图表过程概要函数介绍完了，接下来，我将以生成5个500到10000之间服从均匀分布的随机整数为例，进行后续操作，一起来看看吧！全新的界面设计，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你.

R语言正态分布函数的实践

CodeGu的博客

08-11

1198

在R语言中，我们可以使用正态分布函数来生成、模拟和计算正态分布相关的统计量。需要注意的是，在实际应用中，正态分布函数可能只是数据建模和分析的一小部分，更复杂的问题可能需要借助其他统计方法和工具来解决。首先，我们可以使用R语言中的rnorm()函数生成服从正态分布的随机数。R语言提供了相应的函数来进行计算。我们可以使用R语言中的dnorm()函数计算正态分布的概率密度函数，并通过ggplot2包绘制图形。希望本文能够帮助读者理解和应用R语言中的正态分布函数，以支持数据处理和统计分析工作的顺利进行。

使用R语言生成随机数

CoderHH的博客

08-19

3307

本文介绍了在R语言中生成随机数的几种常用方法，包括均匀分布、正态分布、二项分布和泊松分布。通过使用相应的函数，我们可以根据特定的需求生成符合不同分布特征的随机数。在R语言中，我们可以使用不同的函数来生成随机数。本文将介绍几种常用的生成随机数的方法，并提供相应的源代码示例。二项分布随机数是指进行n次独立的是/非试验，每次试验成功的概率为p，成功次数的概率分布。该函数接受三个参数，分别是生成随机数的个数、试验次数和成功概率。函数生成正态分布的随机数。均匀分布随机数是指在给定的范围内，每个数值出现的概率相等。

R语言绘制直方图

FgVector的博客

09-17

1066

通过上述代码，我们将直方图的区间数设置为20，标题设置为"Histogram of Random Data"，x轴标签设置为"Value"，y轴标签设置为"Frequency"，直方图的颜色设置为"lightblue"。默认情况下，直方图将自动计算数据的分布范围，并将其分成一定数量的区间（bin）。除了基本的直方图，R语言还提供了其他类型的直方图，如密度直方图（density histogram）和堆叠直方图（stacked histogram）。直方图是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据的分布情况。

R语言学习笔记【2】随机抽样/正态分布等函数的使用

ZionChueng的博客

01-28

3780

STA3050 Lec2笔记 > sample(c(-1,0,1),size=20, prob=c(0.25,0.5,0.25),replace=T) > w<-as.ts(w) # transform w into a time series object > plot(w,main="random walk") #制图 > abline(h=10) #绘线 &gt...

使用Julia及R语言生成正态分布的随机数字并写入CSV文件

m0_73500130的博客

03-13

430

在操作之前需要先下载Julia的Distributions包，这个包用于进行相关概率分布的函数调用。测试次数为3次一组，属于小样本量，所以使用 n-1 作为分母来得到无偏估计。这里我使用我们自己实验室的实测数据，平均值。=0.11，数据分布服从于正态分布，使用。完整版Julia代码。

R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化

拓端研究室TRL

01-24

929

最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡洛模拟的研究报告，包括一些图形和统计输出。

【R语言编程—转载】——随机数生成的两种方式sample()函数和分布抽取runif/ rnorm

公卫小何&R语言

07-21

1万+

@[TOC](随机数生成的两种方式sample()函数和分布抽取runif/ rnorm) 背景介绍由R生成的随机数实际上伪随机数，也就是说，随机数是由某种算法而不是真正的随机过程产生的，随机数生成器需要一个初始值来生成数字，该初始值叫做种子。通过把种子设置为特定的值，可以保证每次运行同一段代码时都能生成相同的随机数。 R使用set.seed(n)函数来设置种子值，n是一个正整数，不同的种子会生...

R语言-舍选法产生正态分布随机数

qq_42744976的博客

07-18

1万+

舍选法产生正态分布随机数(R语言) 思路分析如果X∼N(0,1)X\sim N\left( 0,1 \right)X∼N(0,1)，则Y=μ+σX∼N(μ,σ2)Y=\mu +\sigma X\sim N\left( \mu ,\sigma ^2 \right)Y=μ+σX∼N(μ,σ2)，即只需要产生N(0,1)N\left( 0,1 \right)N(0,1)的随机数Z即可。标准正态分布...

使用 `histogram` 函数绘制 1000 个标准正态分布随机数的直方图。用MATLAB

最新发布

03-13

<think>好的，我现在需要帮助用户使用MATLAB的`histogram`函数来绘制1000个标准正态分布随机数的直方图。首先，我得确认用户的需求是什么。用户之前已经询问过如何使用`pie`函数绘制饼图，现在转向`histogram`函数，可能是在学习不同的数据可视化方法。首先，我需要回忆一下标准正态分布的特点，即均值为0，标准差为1。生成这样的随机数在MATLAB中应该用`randn`函数，因为`randn`生成的就是标准正态分布的数据，而`rand`是均匀分布的，所以这点需要注意区分。接下来，用户需要使用`histogram`函数。我需要确定`histogram`的基本用法，比如如何指定数据，调整柱子（bin）的数量或宽度，以及如何添加标签和标题。可能还需要考虑是否需要设置图形属性，比如颜色或透明度，这些在示例中可以给出可选步骤，供用户参考。然后，我需要考虑用户可能的更深层次需求。比如，用户可能希望直方图不仅显示频数，还要显示概率密度，这时候可能需要设置`Normalization`参数为`'pdf'`。此外，用户可能希望叠加理论上的正态分布曲线，以对比实际数据和理论分布，这部分可以作为高级选项提供。在步骤分解上，应该先生成数据，然后绘制基础直方图，接着调整样式，最后可能进行高级定制。每个步骤需要给出代码示例，并解释参数的作用。比如，在生成数据时，使用`randn(1, 1000)`来生成1000个数据点，这一步是否正确？是的，`randn(1, N)`生成1行N列的标准正态分布随机数。在绘制直方图时，`histogram(data)`是基本用法，但默认的柱子数量可能不够，用户可能需要调整。例如，使用`'NumBins'`参数指定柱子数量为30，或者用`'BinWidth'`设置宽度为0.5。这些参数需要解释清楚，避免用户混淆。添加标签和标题是必须的，这样图形才完整。可能还需要调整坐标轴范围，让图形更美观，比如使用`xlim([-4 4])`来限制x轴范围，因为标准正态分布的数据大部分集中在-3到3之间，但设置到-4到4可以更好地展示尾部。在高级定制部分，设置颜色和透明度可能用`FaceColor`和`FaceAlpha`参数，这些属性需要正确使用。另外，显示概率密度并叠加理论曲线需要计算理论值，使用`normpdf`函数，并在同一图形窗口用`hold on`来叠加绘图。最后，用户可能需要调整图形窗口的大小或保存图像，这些可以作为可选步骤提供。同时，需要提醒用户注意版本兼容性，比如`histogram`函数在较旧的MATLAB版本中是否存在，或者是否有替代函数如`hist`，但根据当前情况，假设用户使用的是较新版本，所以推荐使用`histogram`。还要检查代码是否正确，比如生成数据、绘图、设置参数等是否会有语法错误。例如，`ylabel('Probability Density');`是否正确，当设置`Normalization`为`'pdf'`时，y轴标签应该是概率密度，这样更准确。总结一下，用户的显性需求是绘制标准正态分布随机数的直方图，而隐性需求可能包括调整图形样式、理解参数作用、以及如何进一步定制图形。因此，回答中需要涵盖基础步骤、可选调整和高级定制，确保用户能够根据需求灵活应用。</think>以下是使用MATLAB的`histogram`函数绘制标准正态分布随机数直方图的逐步说明： --- ### **步骤1：生成标准正态分布数据** 生成1000个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数： ```matlab % 生成1000个标准正态分布随机数 data = randn(1, 1000); ``` --- ### **步骤2：绘制基础直方图** 使用`histogram`函数绘制直方图： ```matlab % 绘制直方图，自动计算柱子数量 histogram(data); % 添加标题和标签 title('标准正态分布随机数直方图'); xlabel('数值'); ylabel('频数'); ``` --- ### **步骤3：调整柱子数量和样式（可选）** 自定义柱子数量或宽度，优化可视化效果： ```matlab % 设置柱子数量为30 histogram(data, 'NumBins', 30); % 或设置柱子宽度为0.5 % histogram(data, 'BinWidth', 0.5); ``` --- ### **步骤4：显示概率密度（可选）** 将频数转换为概率密度（与理论PDF对比）： ```matlab % 显示概率密度 histogram(data, 'Normalization', 'pdf'); hold on; % 保持当前图形，叠加理论曲线 % 绘制理论正态分布曲线 x = linspace(-4, 4, 1000); y = normpdf(x, 0, 1); % 标准正态分布PDF plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2); % 添加图例和标题 legend('随机数直方图', '理论PDF'); title('概率密度对比'); xlabel('数值'); ylabel('概率密度'); hold off; ``` --- ### **步骤5：自定义颜色和透明度（可选）** 调整直方图颜色和透明度： ```matlab histogram(data, 'FaceColor', [0.2, 0.6, 0.8], 'FaceAlpha', 0.7); ``` --- ### **完整代码示例** ```matlab % 生成数据 data = randn(1, 1000); % 绘制直方图 figure; histogram(data, 'NumBins', 30, 'FaceColor', [0.2, 0.6, 0.8], 'FaceAlpha', 0.7); hold on; % 叠加理论曲线 x = linspace(-4, 4, 1000); y = normpdf(x, 0, 1); plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2); % 设置图形样式 title('标准正态分布直方图（含理论PDF）'); xlabel('数值'); ylabel('概率密度'); legend('随机数分布', '理论PDF'); xlim([-4, 4]); % 限制x轴范围 grid on; hold off; ``` --- ### **输出效果** - 直方图柱子数量由`NumBins`或`BinWidth`控制。 - 红色曲线为理论概率密度函数（PDF），与直方图分布趋势应基本一致。 - 通过`FaceColor`和`FaceAlpha`可自定义颜色和透明度。 --- ### **关键参数说明** - `NumBins`: 指定柱子数量（默认自动计算） - `BinWidth`: 直接设置柱子宽度 - `Normalization`: `'count'`（频数，默认）或`'pdf'`（概率密度） - `FaceColor`: 柱子颜色（RGB值或颜色名称，如`'blue'`） - `EdgeColor`: 柱子边缘颜色（默认`'none'`） --- ### **注意事项** 1. 标准正态分布的理论范围通常在$-3$到$3$之间，可通过`xlim([-4, 4])`扩展显示范围。 2. 若需保存图像，可使用`saveas(gcf, 'histogram.png')`。