按 python 顺序生成正态分布，numpy

Question

我可以像这样在 numpy 中生成正态分布的随机样本。

>>> mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
>>> s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

但很明显，它们的顺序是随机的。我怎样才能按顺序生成数字，也就是说，值应该像正态分布一样上升和下降。

换句话说，我想用 mu 和 sigma 以及我可以输入的 n 个点数创建一条曲线（高斯）。

如何操作？

Answer 1

要 (1) 生成大小为 n 的 x 坐标的随机样本（来自正态分布）(2) 评估 x 值处的正态分布 (3) 按以下的大小对 x 值进行排序他们位置上的正态分布，这样就可以了：

import numpy as np

mu,sigma,n = 0.,1.,1000

def normal(x,mu,sigma):
    return ( 2.*np.pi*sigma**2. )**-.5 * np.exp( -.5 * (x-mu)**2. / sigma**2. )

x = np.random.normal(mu,sigma,n) #generate random list of points from normal distribution
y = normal(x,mu,sigma) #evaluate the probability density at each point
x,y = x[np.argsort(y)],np.sort(y) #sort according to the probability density

按 python 顺序生成正态分布，numpy

Generating normal distribution in order python, numpy

python

numpy

normal-distribution