numpy，如何生成一个正态分布的整数集合

Question

用numpy生成一个正态分布的整数集合的最佳方法是什么？我知道我能得到花车像这样的东西：

In [31]: import numpy as np 

In [32]: import matplotlib.pyplot as plt 

In [33]: plt.hist(np.random.normal(250, 1, 100)) 
Out[33]: 
(array([ 2., 5., 9., 10., 19., 21., 13., 10., 6., 5.]), 
array([ 247.52972483, 247.9913017 , 248.45287858, 248.91445546, 
     249.37603233, 249.83760921, 250.29918608, 250.76076296, 
     251.22233984, 251.68391671, 252.14549359]), 
<a list of 10 Patch objects>) 

Answer 1

的Binomial Distribution是正态分布的一个很好的离散近似。也就是说，

Binomial(n, p) ~ Normal(n*p, sqrt(n*p*(1-p))) 

所以，你可以做

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from math import sqrt 

bi = np.random.binomial(n=100, p=0.5, size=10000) 
n = np.random.normal(100*0.5, sqrt(100*0.5*0.5), size=10000) 

plt.hist(bi, bins=20, normed=True); 
plt.hist(n, alpha=0.5, bins=20, normed=True); 
plt.show();