Python 给定序列的均值和方差，如何生成具有确定性随机游动和漂移的时间序列数据？

我得到了均值和方差。我需要从给定的变量中产生一个确定性随机游动。以下是时间序列数据的预期属性：

平均数：27.57020098

中位数：27.815

标准偏差：5.106888439

差异：26.08030952

最高：43.92

最低：0

范围：43.92

我试过以下方法

    steps = np.random.normal(loc=0, scale=5.034, size=1000) #std =5.304
    steps[0]=0
    P = 27.50 + np.cumsum(steps) #mean =27.5
    plt.plot(P)
    plt.title("Simulated Random Walk")
    plt.show()

产生,

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让我们考虑可能值的个数N。您的函数返回一个自然数，0使用标准库，您可以每次使用相同的值对随机函数进行种子设定，从而使序列具有确定性。我举了一个例子来说明这一原则

import random

seed = 'pseudo-random'          # Can be anything
random.seed(a=seed, version=2)  # Use the same seed every time

float_list = []    # List to contain a small sample of  values
mean =  27.57020098
dev = 5.106888439

for x in range(20):
    value = random.gauss(mean, dev)
    if value > 43.92: value = 43.92 # Limit max value
    if value < 0: value = 0         # Limit min value
    float_list.append('{:.3f}'.format(value))

print(float_list)

随机导入
seed=‘伪随机’可以是任何东西
随机种子（a=种子，版本=2）#每次使用相同的种子
float_list=[]#list包含一个小样本值
平均数=27.57020098
dev=5.106888439
对于范围（20）内的x：
值=随机高斯（平均值，偏差）
如果值>43.92：值=43.92#限制最大值
如果值<0:value=0#限制最小值
float_list.append（“{.3f}.”格式（值））
打印（浮动列表）

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我不知道np是否允许这种每次使用相同种子的方式

你试过什么？这不应该是一项复杂的任务，发布您的代码以及您在哪里挣扎，我们将提供帮助：）您如何能够进行确定性随机行走？确定性和随机性是对立的，不是吗o@figbeam确定性随机性是一种功能，如果您知道输入是什么，您可以推断输出将是什么，但对用户来说似乎是随机的。例如，通过返回函数被调用时的时间戳的毫秒值，可以将数字从1随机化到1000。如果你知道算法和输入，你会立即知道输出，但是如果你是一个不知道算法的临时用户，那么结果对你来说是随机的。非常感谢你的回复。是的，我知道这些是相反的，但是，我必须用给定的参数生成假时间序列数据。我也尝试过几何布朗运动和布朗运动，但无法得到确定的结果。@Lajos Arpad:Ahhh…，我明白了。在我的领域，我们称之为“伪随机”。我编写了代码，但无法获得确定性值。这些值必须在给定范围内（在问题中，介于0和43.92之间）。但是，这不是随机游动，因为这些值不依赖于以前的值。啊，是的；这就是为什么我称之为“原则的说明”。谷歌为如何编码一个随机游走，然后饲料的程序随机值根据上述原则。哦！知道了。这就像剪切值一样。