python按比例生成数据组_基于python中的一个值生成“正态分布”数据
通過(guò)施加總和temp=100你介紹的依賴(lài)至少兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間,因此無(wú)法建立一套獨(dú)立的采樣隨機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
一個(gè)簡(jiǎn)單的例子:
想象一下投幣。系統(tǒng)中的隨機(jī)性正好是一個(gè)二進(jìn)制結(jié)果,或1位。
想象一下兩個(gè)硬幣翻轉(zhuǎn)。系統(tǒng)中的隨機(jī)性恰好是兩個(gè)二進(jìn)制結(jié)果或2位。
現(xiàn)在想象一下對(duì)兩個(gè)硬幣翻轉(zhuǎn)施加一個(gè)總和約束,假設(shè)你希望系統(tǒng)中硬幣翻轉(zhuǎn)的總和等于1.因?yàn)榈诙€(gè)硬幣翻轉(zhuǎn)的結(jié)果是由第一個(gè)二元決策的結(jié)果決定的,系統(tǒng)中的隨機(jī)性會(huì)縮小。
因此,您將系統(tǒng)的總體隨機(jī)性從2位降低到1位。因此不可能從具有總和約束的正態(tài)分布抽樣8個(gè)真(偽)隨機(jī)點(diǎn)。在比較
>>> import numpy as np
>>> temp = 100.0
>>> datapoints = 8
>>> dev = 1
>>> data = np.random.normal(temp/datapoints, dev, datapoints-1)
>>> print(data)
[ 11.70369328 10.77010243 11.20507387 12.40637644 12.81099137
12.55329521 10.95809056]
>>> data = np.append(data,temp-sum(data))
>>> data
array([ 11.70369328, 10.77010243, 11.20507387, 12.40637644,
12.81099137, 12.55329521, 10.95809056, 17.59237685])
>>> sum(data)
100.0
總結(jié)
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