已知平均值如何生成随机数字_简单易懂的方法

• mu = 10 平均值
• sig** = 2 标准差
• mu = 10 平均值
• low = 0 最小值
• high = 20 最大值

在日常生活中，我们经常需要生成随机数字，比如抽奖、生成验证码等等。而有时候，我们需要生成的随机数字需要满足一定的条件，比如要求这些数字的平均值为某个特定的值。那么，如何在已知平均值的情况下生成符合要求的随机数字呢？本文将介绍一种简单易懂的方法。

关键词：已知平均值如何生成随机数字

一、使用正态分布生成随机数

正态分布是一种常见的概率分布模型，它可以用来描述许多自然现象，比如身高、体重等等。在生成随机数字时，我们可以使用正态分布来生成符合要求的随机数。

具体操作步骤如下：

1.导入numpy库

```python

import numpy as np

```

2.设置平均值和标准差

```python

mu = 10 平均值

sig** = 2 标准差

```

3.生成随机数

```python

s = np.random.nor**l(mu, sig**, 1000)

```

这里生成了1000个符合正态分布的随机数，平均值为10，标准差为2。如果需要生成更多的随机数，可以将1000改为其他的值。

4.筛选符合要求的随机数

由于正态分布是连续的，生成的随机数也是连续的。如果需要生成的随机数是整数，我们需要对生成的随机数进行取整操作。同时，我们还需要将生成的随机数限制在一定的范围内，比如在0到20之间。

```python

s = np.round(s)

s = np.clip(s, 0, 20)

```

5.验证平均值是否符合要求

生成的随机数已经符合要求，但是我们还需要验证这些随机数的平均值是否为10。

```python

print(np.mean(s))

```

运行结果为：

```

10.026

```

由于随机数是随机生成的，所以平均值可能略微偏离10。但是，当生成的随机数数量足够大时，平均值会逐渐趋近于10。

二、使用均匀分布生成随机数

除了使用正态分布生成随机数之外，我们还可以使用均匀分布生成随机数。均匀分布是一种常见的概率分布模型，它可以用来描述许多自然现象，比如掷**、抽**牌等等。在生成随机数字时，我们可以使用均匀分布来生成符合要求的随机数。

具体操作步骤如下：

1.导入numpy库

```python

import numpy as np

```

2.设置平均值和范围

```python

mu = 10 平均值

low = 0 最小值

high = 20 最大值

```

3.生成随机数

```python

s = np.random.uniform(low, high, 1000)

```

这里生成了1000个符合均匀分布的随机数，范围为0到20，平均值为10。如果需要生成更多的随机数，可以将1000改为其他的值。

4.筛选符合要求的随机数

由于均匀分布是连续的，生成的随机数也是连续的。如果需要生成的随机数是整数，我们需要对生成的随机数进行取整操作。同时，我们还需要将生成的随机数限制在一定的范围内，比如在0到20之间。

```python

s = np.round(s)

s = np.clip(s, 0, 20)

```

5.验证平均值是否符合要求

生成的随机数已经符合要求，但是我们还需要验证这些随机数的平均值是否为10。

```python

print(np.mean(s))

```

运行结果为：

```

10.012

```

由于随机数是随机生成的，所以平均值可能略微偏离10。但是，当生成的随机数数量足够大时，平均值会逐渐趋近于10。

三、小结

本文介绍了两种方法来生成符合要求的随机数字，分别是使用正态分布和使用均匀分布。这两种方法都是比较常见的方法，可以满足大部分的需求。如果需要生成更加复杂的随机数字，可以使用其他的概率分布模型来生成。在使用这些方法时，需要注意生成的随机数字是否符合要求，比如平均值、范围等等。