Python 按照近似对数正态分布随机选择一个numpy数组
假设我用Python创建了一个数字网格Python 按照近似对数正态分布随机选择一个numpy数组,python,random,distribution,Python,Random,Distribution,假设我用Python创建了一个数字网格 import numpy as np h = np.linspace(0,20,100) 我试图在h元素中进行随机选择,选择的分布遵循对数正态分布,具有给定的平均值和标准偏差。我怎样才能做到这一点呢?这可以很快解决。首先,您必须找到一种按照自定义的pdf绘制随机索引的方法。完成此操作后,可以使用这些索引从0到100绘制数字,并返回这些索引处的数组项 要以这种方式随机抽取数字,python中有几种方法,例如。当您以这种方式在名为index的数组中绘制随机索
import numpy as np
h = np.linspace(0,20,100)
我试图在
h
元素中进行随机选择,选择的分布遵循对数正态分布,具有给定的平均值和标准偏差。我怎样才能做到这一点呢?这可以很快解决。首先,您必须找到一种按照自定义的pdf
绘制随机索引的方法。完成此操作后,可以使用这些索引从0
到100
绘制数字,并返回这些索引处的数组项
要以这种方式随机抽取数字,python中有几种方法,例如。当您以这种方式在名为index
的数组中绘制随机索引时,您可以使用:
result = h[indices]
创建所需的numpy数组。这可以很快解决。首先,您必须找到一种按照自定义的
pdf
绘制随机索引的方法。完成此操作后,可以使用这些索引从0
到100
绘制数字,并返回这些索引处的数组项
要以这种方式随机抽取数字,python中有几种方法,例如。当您以这种方式在名为index
的数组中绘制随机索引时,您可以使用:
result = h[indices]
创建所需的numpy数组。仅从对数正态分布中提取样本可能更容易
np.random.lognormal(mean=5,sigma=2,size=10)
从对数正态分布中抽取样本可能更容易
np.random.lognormal(mean=5,sigma=2,size=10)