Создать массив с предварительно определенным средним и стандартным отклонением

Question

Я пытаюсь создать массив с заданным средним и стандартным значением отклонения, используя Numpy. Массив нуждается в случайных числах внутри него.

Пока что я могу создать массив и вычислить среднее и стандартное значение. но не могу получить массив для управления значениями:

import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
print("Average:")
mean = x.mean()
print(mean)
print("Standard deviation:")
std = x.std()
print(std)

Как управлять значениями массива через среднее и стандартное?

Answer 1

Использование numpy.random.normal. Если ваше среднее значение равно my_mean, а ваш стандартный my_str:

x = np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=1000)

Answer 2

Другое решение с использованием np.random.randn:

my_std * np.random.randn(1000) + my_mean

Пример:

my_std = 0.025
my_mean = 0.025

x = my_std * np.random.randn(1000) + my_mean
x.mean()
# 0.025493112966038879
x.std()
# 0.024464870590114995

С тем же случайным начальным числом это на самом деле дает те же результаты, что и numpy.random.normal:

np.random.seed(42)
my_std * np.random.randn(5) + my_mean
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

np.random.seed(42)
np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=10)
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

Answer 3

Поскольку вы уже знаете среднее и стандартное отклонение, у вас есть две степени свободы. Это означает, что вы можете выбрать случайные числа для всех элементов массива, кроме двух. Последние два должны быть рассчитаны путем решения системы уравнений, заданной формулами для среднего и стандартного значения.