Python 生成大小为n、平均值为20、最小值为2、最大值为25的整数列表，单位为numpy

我想生成一个大小为n的整数列表，平均值=20，最小值=2，最大值=25

并尝试了以下代码。这非常耗时

# generate service time with mean = 20, min = 2 and max = 25
def gen_avg(n, expected_avg=20, a=2, b=25):
    while True:
        l = np.random.randint(a, b, size=n)
        avg = np.mean(l)

        if avg == expected_avg:
            return l

---

请用一些快速的方法帮助我

你可以生成一个随机列表，然后通过替换大于平均值的数字（如果当前平均值太低）或替换小于平均值的数字（如果当前平均值太高）来稍微调整数字，就像这样

def gen平均值（n，预期平均值=20，a=2，b=25）：
l=np.random.randint（a，b，size=n）
尽管如此：
如果np.平均值（l）=预期平均值：
打破
而np.平均值（l）>预期平均值：
c=np.random.choice（np.where（l>expected_avg）[0]）
l[c]=np.random.randint（a，预期平均值+1）
而np.平均值（l）<预期平均值：
c=np.random.choice（np.where（l您可以生成一个随机列表，然后通过替换大于平均值（如果当前平均值太低）的数字或替换小于平均值（如果当前平均值太高）的数字来稍微调整数字，如是

def gen平均值（n，预期平均值=20，a=2，b=25）：
l=np.random.randint（a，b，size=n）
尽管如此：
如果np.平均值（l）=预期平均值：
打破
而np.平均值（l）>预期平均值：
c=np.random.choice（np.where（l>expected_avg）[0]）
l[c]=np.random.randint（a，预期平均值+1）
而np.平均值（l）<预期平均值：
c=np.random.choice（np.where）（l如果你的平均值不等于你的（max+min）/2，这意味着你不想要一个均匀分布。那么你必须指定其他分布。你想从哪个分布生成样本？请注意，这样的列表必须至少有5个元素（否则无法达到目标最小值、最大值和平均值）。表格
[2,25,25,25,23,20,20,20，…]
的列表将起作用（根据您需要使用多个
20
s来填充长度
n
），但我想这不是你想要的。你还有什么其他要求吗？@MarkDickinson，说得好，我想这就是答案！@MarkDickinson我想要单峰的distribution@AKareem我想要单峰分布或近似正态分布，因为你的平均值不等于你的（最大+最小）/2这意味着您不需要统一的分布。然后您必须指定其他分布。您希望从哪个分布生成样本？请注意，这样的列表必须至少包含5个元素（否则无法实现目标最小值、最大值和平均值）。表单的列表
[2、25、25、23、20、20、20、…]
会起作用（根据需要使用多达20个
s的pad来获得长度
n
），但我想这不是你想要的。你还有什么其他要求吗？@MarkDickinson，说得好，我想这就是答案！@MarkDickinson我想要单峰的distribution@AKareem我想要单峰分布或近似正态分布
def gen_avg(n, expected_avg=20, a=2, b=25):
    l = np.random.randint(a, b, size=n)
    while True:
        if np.mean(l) == expected_avg:
            break
        while np.mean(l) > expected_avg:
            c = np.random.choice(np.where(l>expected_avg)[0])
            l[c] = np.random.randint(a, expected_avg+1)
        while np.mean(l) < expected_avg:
            c = np.random.choice(np.where(l<expected_avg)[0])
            l[c] = np.random.randint(expected_avg, b)
        return l