使用Matplotlib将R绘图代码重写到Python中，但不会得到相同的结果

我曾尝试将绘图的代码从R重写为Python，但得到的图表看起来不正确。Python散点图的点似乎落在一条线上。我想知道我在替换

rnorm

时是否在

np.random.normal

中使用了错误的函数

这是原始R代码：

g <- 9.8 ##meters per second
n <- 25
tt <- seq(0,3.4,len=n) ##time in secs, t is a base function
f <- 56.67  - 0.5*g*tt^2
y <-  f + rnorm(n,sd=1)

plot(tt,y,ylab="Distance in meters",xlab="Time in seconds")
lines(tt,f,col=2)

第一个是R（期望）图：

然而，下面是Python的情节：

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您正在以错误的顺序将参数传递给

np.random.normal（）

。第一个参数是样本的平均值，您当前给出的是

25

，因此两条曲线基本上是偏移的

正确的方法是将所需随机数组的大小作为最后一个参数传递

y = f + np.random.normal(scale=1.0, size=n) 

其中

size

是元素数。缔约国声明如下：

参数：
loc:浮点或类似浮点的数组 分布的平均值（“中心”）

缩放：浮点或类似数组的浮点 分布的标准偏差（分布或“宽度”）

大小：整数或整数元组，可选 输出形状。如果给定的形状是，例如，（m，n，k），则绘制m*n*k样本。如果size为None（默认），则如果loc和scale都是标量，则返回单个值。否则，将绘制np.广播（loc，scale）.尺寸样本

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有趣的是，您是否检查了np.random.normal的文档，以确保它与rnorm所做的完全匹配？

y = f + np.random.normal(scale=1.0, size=n)