矩阵运算
随机生成100000个均值为2,标准差为3的正态分布向量,计算生成样本的均值、标准差;随机生成100000个(2,7)上均匀分布随机变量,计算生成样本的均值、标准差; 对于第一个问题,您可以使用NumPy库来进行矩阵运算和统计计算。首先需要安装NumPy库,可以在命令行中输入以下命令进行安装:
pip install numpy
接下来,您可以使用以下代码生成100000个均值为2,标准差为3的正态分布向量,并计算样本的均值和标准差:
import numpy as np
# 生成正态分布向量
random_vector = np.random.normal(2, 3, size=100000)
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(random_vector)
std = np.std(random_vector)
print("样本均值:", mean)
print("样本标准差:", std)
对于第二个问题,您可以使用以下代码生成100000个(2,7)上均匀分布的随机变量,并计算样本的均值和标准差:
import numpy as np
# 生成均匀分布随机变量
random_array = np.random.uniform(2, 7, size=100000)
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(random_array)
std = np.std(random_array)
print("样本均值:", mean)
print("样本标准差:", std)
希望对您有帮助!
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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