Я могу генерировать случайные выборки нормального распределения в numpy, как это.
>>> mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
>>> s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
Но они в случайном порядке, очевидно. Как я могу генерировать числа по порядку, то есть значения должны расти и падать, как при нормальном распределении.
Другими словами, я хочу создать кривую (по Гауссу) с мю и сигмой и n числом точек, которое я могу ввести.
Как это сделать?
Чтобы (1) сгенерировать случайную выборку координат x размера n (из нормального распределения) (2) оценить нормальное распределение в значениях x (3) отсортировать значения x по величине нормального распределения в их позиции, это поможет:
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
