通過施加總和temp=100你介紹的依賴至少兩個數(shù)據(jù)點之間，因此無法建立一套獨立的采樣隨機數(shù)據(jù)點。

一個簡單的例子：

想象一下投幣。系統(tǒng)中的隨機性正好是一個二進制結(jié)果，或1位。

想象一下兩個硬幣翻轉(zhuǎn)。系統(tǒng)中的隨機性恰好是兩個二進制結(jié)果或2位。

現(xiàn)在想象一下對兩個硬幣翻轉(zhuǎn)施加一個總和約束，假設你希望系統(tǒng)中硬幣翻轉(zhuǎn)的總和等于1.因為第二個硬幣翻轉(zhuǎn)的結(jié)果是由第一個二元決策的結(jié)果決定的，系統(tǒng)中的隨機性會縮小。

因此，您將系統(tǒng)的總體隨機性從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個真（偽）隨機點。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)

以上是生活随笔為你收集整理的python按比例生成数据组_基于python中的一个值生成“正态分布”数据的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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