Почему numpy.random.normal дает отрицательное значение в ndarray?

Question

Я знаю, что нормальное распределение всегда больше 0 для любого выбранного значения среднего значения и стандартного отклонения.

>> np.random.normal(scale=0.3, size=x.shape)
[ 0.15038925 -0.34161875 -0.07159422  0.41803414  0.39900799  0.10714512
  0.5770597  -0.16351734  0.00962916  0.03901677]

Здесь среднее значение равно 0,0, а стандартное отклонение равно 0,3.Но некоторые значения в ndarray отрицательны.Я ошибаюсь в своей интерпретации, что нормальная кривая распределения всегда положительна?

Редактировать:
Но использование функции normpdf в matlab всегда дает массив положительных значений, которые, как мне кажется, являются функцией плотности вероятности (ось y).Тогда как numpy.random.normal дает как положительные, так и отрицательные значения (ось х).Теперь это сбивает с толку.

Answer 1

Старайтесь не ожидать, что среднее значение вероятности равно 0, так как это не имеет смысла, вы ожидаете, что ваше случайное событие никогда не произойдет.Попробуйте использовать что-то вроде np.random.normal(0.5, 0.3, 1000) для выражения вашего нормального распределения вероятностей.

Кроме того, более подробно рассмотрим математику Нормальное распределение , чтобы можно было легко строить функции плотности вероятности.

Answer 2

Значения, сгенерированные из нормального распределения, принимают отрицательное значение.

Например, для среднего 0 нормальное распределение.Нам нужны положительные и отрицательные значения, чтобы среднее значение было равно нулю.Кроме того, для нормального распределения со средним значением 0 оно также может быть положительным или отрицательным.

Это на самом деле любое действительное число с положительной вероятностью.Вы можете быть перепутаны с функцией плотности вероятности всегда положительной.