Python 无标准偏差值范围内的Numpy正态分布

我必须根据机器学习任务的间隔生成随机值。我想在numpy的范围内有一个正态分布，我在网上搜索它。我发现了这个问题，但我没有任何关于标准偏差的专栏

值如下所示：

−21.8 ± 6.7
−4.3 ± 0.1
−7.4 ± 0.5

所以我知道最小值和最大值。但这与标准偏差无关

谢谢

编辑：

我想从这些值中生成10个值。第一个值是平均值。第二个值显示最大值（和最小值）和平均值之间的距离。要明确的是：

x=-21.8

图表的最小值为-21.8-6.7=-29.5

---

图表的最大值为-21.8+6.7=-15.1

您可以通过这种方式从数据中获取mu和std（您必须提供所有数据，而不仅仅是min和max）：

来自scipy.stats导入规范
data=np.数组（[1,2,3,4]）
mu，标准=标准拟合（数据）

来自

将numpy导入为np
平均数=−21.8
标准=6.7
顶部=平均值+标准值
底部=平均值-标准
尺寸=5
a=np.随机.正常（loc=平均值，标度=标准值，尺寸=尺寸）
重绘遮罩=~（底部<顶部<顶部）
而（0

out:

您可以使用从随机正态变量中提取大量样本。然而，对于任何正态随机变量，需要指定变量平均值和标准偏差。我知道您不知道std，但它对数据生成方式有很大影响。让我们看几个从一个极端到另一个极端的例子：

从scipy.stats导入truncnorm
导入seaborn作为sns
m=-21.8
w=6.7
对于[0.5,2,7]中的s：
下部，上部=-带水，带水
r=truncnorm（a=lower，b=upper，loc=m，scale=s）
尺寸=1_000
样本=r.rvs（尺寸）
sns.distplot（样本）

其结果是：

---

你可以看到

s=7

的分布几乎是平坦均匀的，另一方面

s=0.5

的分布极不可能超出范围-你需要与平均值有13-14个标准差。

在每一行中，我有另一个数据。所以我只有-21.8和6.7作为第一行，我想创建一个介于-15.1和-28.5之间的高斯分布。正态分布是无界的，所以我不确定你想要什么-我猜你的第二个值是标准偏差。谢谢你的回答-21.8是基值，我想生成10个介于-29.5（-21.8-6.7）和-15.1（-21.8+6.7）之间的值，所以有一个间隔。这些值必须采用高斯形式@miraduloI我投票结束这个问题，因为它与编程无关，它是基于对统计数据的根本误解concept@desertnaut谢谢你的回答。这很有帮助。它只是出于这个特定原因投票时自动生成的评论。很高兴这很有帮助-非常欢迎您。您可以看到，5个值中有3个超出范围[-28.5，-15.1]的OP要求。@FBruzzesi OP没有要求裁剪值，而是要求标准偏差。他的评论表示，他希望在该范围内有10个值，从正态分布中得出。正如我所说，五分之三不在范围内6.7不是标准偏差。@kukuro那么你的问题应该更清楚。最小可再现输入和输出如何？s不是标准偏差。它给出了最大值和最小值。M+S和M-S是最小值和最大值。我知道，要从正态随机变量中取样，您需要指定平均值和标准值。我将编辑我的答案，看看不同的标准值将如何对您想要的产生重大影响。

import numpy as np

mean = −21.8
std = 6.7
top = mean + std
bottom = mean - std

size = 5
a = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=size)

redraw_mask = ~(bottom < a < top)
while(0 < redraw_mask.size):
    a[redraw_mask] = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=redraw_mask.size)