Como usar o equivalente a rnorm() em python

Na linguagem de programação R, podemos usar a função rnorm() para gerar um vetor de valores aleatórios que segue uma distribuição normal com média e desvio padrão específicos.

Por exemplo, o código a seguir mostra como usar rnorm() para criar um vetor de 8 valores aleatórios que segue uma distribuição normal com média 5 e desvio padrão 2:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate vector of 8 values that follows normal distribution with mean=5 and sd=2
rnorm(n=8, mean=5, sd=2)

[1] 3.747092 5.367287 3.328743 8.190562 5.659016 3.359063 5.974858 6.476649

O equivalente à função rnorm() em Python é a função np.random.normal() , que usa a seguinte sintaxe básica:

np.random.normal(loc=0, escala=1, tamanho=Nenhum)

Ouro:

• loc : Média da distribuição
• escala : Desvio padrão da distribuição
• tamanho : tamanho da amostra

O exemplo a seguir mostra como usar esta função na prática.

Exemplo: usando o equivalente a rnorm() em Python

O código a seguir mostra como usar a função np.random.normal() para gerar uma matriz de valores aleatórios que segue uma distribuição normal com uma média e desvio padrão específicos.

 import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 8 values that follow normal distribution with mean=5 and sd=2
n.p. random . normal (loc=5, scale=2, size=8)

array([8.24869073, 3.77648717, 3.9436565, 2.85406276, 6.73081526,
       0.39692261, 8.48962353, 3.4775862 ])

O resultado é um array NumPy contendo 8 valores gerados a partir de uma distribuição normal com média 5 e desvio padrão 2.

Você também pode criar um histograma usando Matplotlib para visualizar uma distribuição normal gerada pela função np.random.normal() :

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 200 values that follows normal distribution with mean=5 and sd=2
data = np. random . normal (loc=5, scale=2, size=200)

#create histogram to visualize distribution of values
plt. hist (data, bins=30, edgecolor=' black ')

Vemos que a distribuição dos valores tem aproximadamente a forma de um sino, com média de 5 e desvio padrão de 2.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função np.random.normal() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em Python:

Como calcular e plotar CDF normal em Python
Como traçar uma distribuição normal em Python
Como testar a normalidade em Python