numpy.random.normal — NumPy v1.10 Manual
numpy.random.normal¶ numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)¶ Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. The probability density function of the normal distribution, first derived by De Moivre and 200 years later by both Gauss and Laplace independently [R250], is often called the bell curve because of its characteristic shape (see the example below). The normal distribut
Pythonで基本的な統計量を出力してみる
01_aggregation.py @7�sU �c�sU # -*- coding:utf-8 -*- import numpy from scipy import stats n = 200 #正規分布にあてはまる乱数を生成 score_x = numpy.random.normal(171.77, 5.54, n) score_y = numpy.random.normal(62.49, 7.89, n) #適当にちょっとノイズ入れる score_x.sort() score_x = numpy.around(score_x + numpy.random.normal(scale=3.0, size=n), 2) score_y.sort() score_y = numpy.around(score_y + numpy.random.normal(size=n), 2) #最大値 p
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How to specify upper and lower limits when using numpy.random.normal
aabbdd
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