在Python中生成100个正态分布随机数

我是Python的极端初学者，编写非常简单的代码有困难

我试图编写一个简单的代码，通过使用高斯函数生成100个正态分布的数字，期望值为1.0，标准偏差为0.005，然后存储在一个数组中，该数组可用于计算这100个样本的平均值和标准偏差

这是我的密码：

def uniformrandom(n):   
    i=0  
    while i< n:  
        gauss(1.0, 0.005)  
        i = i + 1
    return i

代码应该在Python中缩进，但就在我键入StackOverflow时，我真的不知道如何缩进它

假设我使用公式（x1+x2+…+xn）/100来获得平均值，我如何存储这些数字并使用公式来获得平均值

我尝试用Python编写代码，但我只打印值n。我几乎不知道我的代码有什么问题，我应该如何修复它

如果有人能提供一些帮助，我将不胜感激。非常感谢

uniformrandom（）

没有返回任何内容。您需要添加一个

return

语句：

def uniformrandom(n):
    i=0
    while i< n:
        gauss(1.0, 0.005)
        i = i + 1
    return i

您甚至可以使用列表：

def uniformrandom(n):
    return [gauss(1.0, 0.005) for _ in range(n)]

---

请尝试以下代码

def uniformrandom(n):  
   nums=[]
   total=0
   i=0  
   for i in range(1, n):
     num=gauss(1.0, 0.005)
     nums.append( num  ) 
     total +=num
  return (nums,total/n)

返回生成的数字和平均值

代码应该在Python中缩进，但就在我键入StackOverflow时，我真的不知道如何缩进它

只需使用空格缩进即可

我尝试了Python代码，但我没有打印任何东西

嗯，您的函数没有返回任何值。 编辑现在您的代码返回一个整数

i

，该整数与

n

相同。它仍然不会返回与您调用的

gauss

函数有关的任何内容

例如，要生成一个合适的数字：

def uniformrandom_1():
    return gauss(1.0, 0.005)

现在，如果您想要一个

n

数字列表，您可以使用

[uniformrandom_1() for i in range(n)]

或者将其作为函数写入：

def uniformrandom(n):
    return [uniformrandom_1() for i in range(n)]

如何存储这些数字并使用公式获得平均值

---

好的，现在我们可以把你的平均公式翻译成

def mean(sample):
    return sum(sample)/len(sample)

L = uniformrandom(100)
LMean = mean(L)

在这里，您可以找到使用numpy的正态分布文档：

然后，您可以使用以下公式计算平均值：

my_mean_value=np.平均值（L）

---

你必须记住，如果你想打印一些东西，你需要使用

打印我的平均值
这将创建一个包含n个高斯随机数的列表。
将随机导入为rd

def uniformrandom(n):  
    i=0
    random_list=[]*n
    for i in range(n):  
        random_list+=[rd.gauss(1, 0.005)]
    return random_list

要获得平均值，只需使用
mean=sum（随机列表）/n
您的代码没有正确的缩进
uniformrandom
函数不返回任何内容，因此代码中的
L
为空（仅包含
None
值）.您只需取消Zondo的编辑，它修复了您的缩进-当您与其他人同时编辑时，请小心！是的，这是我的错误@uselessy您增加
i
直到它等于
n
，然后返回它。
def mean(sample):
    return sum(sample)/len(sample)

L = uniformrandom(100)
LMean = mean(L)

import numpy as np

L =np.random.normal(1.0, 0.005, 100)

def uniformrandom(n):  
    i=0
    random_list=[]*n
    for i in range(n):  
        random_list+=[rd.gauss(1, 0.005)]
    return random_list