C++ C+中的高斯随机正态分布+；

我用Python编写了正态分布函数。我需要把它转换成C++，我不熟悉语言。 这是我的Python：

def calculation(value):
    sigma = 0.5
    size = 10000
    x = 200

    x_distribution = np.random.normal(value, sigma, size)
    for i in x_distribution:
        x.append(i)
    return x

它的工作原理与预期一致。我试图在C++中重写同样的东西，只找到“ST:：常态分布D{5，2}”的位置和位置； “我必须变魔术。但我不知道如何实施

这里是我尝试过的，但失败了

# include frame.distribution
Frame DistributionModel(x_mu, x_sigma)
{
    // Motion model;ignore it
    model = std::normal_distribution<> d{x_mu,x_sigma};

    return model;
}

#包括frame.distribution
帧分布模型（x_μ，x_σ）
{
//运动模型；忽略它
model=std：：正态分布d{x_mu，x_sigma}；
收益模型；
}

---

请帮帮我。寻找任何线索。谢谢

好吧，麻烦不断

# include frame.distribution

包含的语法为：

#include <name_of_header_file>
// or:
#include "name_of_header_file"

C++是一种强类型语言，即。E您不能像Python中那样只给变量一个名称，但需要给它们一个类型

Frame DistributionModel(double x_mu, double x_sigma)

局部变量也一样；类型必须与实际分配的内容匹配（除非使用自动）

关于返回值：如果在某处定义了数据类型，则只能返回

Frame

。现在，在尝试定义一个新类之前，我们可以使用一个现有的类：

std:：vector

（不过它是一个模板类）。向量非常类似于python列表，它是在连续内存中存储大量对象的容器类；但是，除了python列表之外，存储的所有元素的类型必须相同。我们可以使用这样的向量来收集结果：

std::vector<double> result;

向量是我们要返回的，因此我们需要调整函数签名（我允许给它一个不同的名称并添加另一个参数）：

---

<代码> ND（Gen）< /C> >：代码> STD:：NojiGrimeDistabor <代码>提供函数调用运算符<代码>操作程序（）/>代码>，因此对象的调用可以像函数一样调用（此类对象在C++术语中被称为“函子”）。然而，函数调用需要一个随机数生成器作为参数，因此我们需要提供它，正如您看到的示例中所示。综合起来：

#include <random>
#include <vector>

std::vector<double> getDistribution
(
    double x_mu, double x_sigma, size_t numberOfValues
)
{
    // shortened compared to your example:
    std::mt19937 gen((std::random_device())());
    // create temporary (anonymous)     ^^
    // instance and call it immediately    ^^
    // afterwards

    std::normal_distribution<double> nd(x_mu, x_sigma);
    std::vector<double> result;
    result.reserve(numberOfValues);
    while(numberOfValues-- > 0)
    {
        // shorter than above: using result of previous
        // function (functor!) call directly as argument to next one
        result.push_back(nd(gen));
    }

    // finally something familiar from python:
    return result;
}

#包括
#包括
向量分布
(
双x_μ，双x_σ，大小\u t数值
)
{
//与您的示例相比缩短了：
std:：mt19937 gen（（std:：random_device（））（））；
//创建临时（匿名）^^
//实例并立即调用它^^
//后来
正态分布nd（x_μ，x_σ）；
std：：向量结果；
结果.保留（数值）；
while（numberOfValues-->0）
{
//短于上述内容：使用上一页的结果
//函数（functor！）直接作为参数调用下一个函数
结果：推回（nd（gen））；
}
//最后是python中熟悉的内容：
返回结果；
}
std:：正态分布d{x_μ，x_σ}
将s设为变量
d
，但不处理它。看起来您可能想使用
d
生成
大小
数字。一个
for
循环和一个
std:：vector
可能对您有用。不知道什么是
框架
或
模型
，所以我只能帮你了。但是你熟悉python，是吗？您应该注意正确的格式，尤其是在缩进具有重要意义的语言中，如在python中…假设您应该先了解一个好的格式…是的，我对python很熟悉。我从我的环境中复制和粘贴，StackO刚刚修改了我的函数，即使我试图修复它，我建议您在担心生成随机数之前，先通过一个测试，确保掌握了基本知识。不幸的是，C++和Python有着非常不同的基本语法。哇，那么有用和明确的答案。非常感谢你！
 std::vector<int> v;

 std::vector<int> v(10); // vector with 10 elements.

#include <random>

std::vector<double> result;

result.reserve(max);

std::vector<double> getDistribution(double x_mu, double x_sigma, size_t numberOfValues)

while(numberOfValues-- > 0)
{
    auto value = nd(gen);
    result.push_back(value);
}

#include <random>
#include <vector>

std::vector<double> getDistribution
(
    double x_mu, double x_sigma, size_t numberOfValues
)
{
    // shortened compared to your example:
    std::mt19937 gen((std::random_device())());
    // create temporary (anonymous)     ^^
    // instance and call it immediately    ^^
    // afterwards

    std::normal_distribution<double> nd(x_mu, x_sigma);
    std::vector<double> result;
    result.reserve(numberOfValues);
    while(numberOfValues-- > 0)
    {
        // shorter than above: using result of previous
        // function (functor!) call directly as argument to next one
        result.push_back(nd(gen));
    }

    // finally something familiar from python:
    return result;
}