如何使用 numpy.random.normal 指定上限和下限
正态分布的随机值常用于建模现实世界中的现象。然而，在某些情况下，需要从落在特定范围内的分布中选取值。本文将探讨如何使用 numpy.random.normal 指定上限和下限。
原始问题中提供的方法包含一个阻塞循环，不断重新生成值，直到它落在给定的范围内。虽然这是一种可行的方法，但并不高效。
更好的方法是使用 numpy.random.normal 的特性，该函数接受一个名为 size 的参数，可指定生成的样本数。此外，还可以使用 loc 和 scale 参数分别指定均值和标准差。
通过指定 size 为 1，可以生成一个单一的样本。然后使用numpy.clip函数将值截断到所需的范围内，如下所示：
import numpy as np# 指定分布参数mu = 0.5sigma = 0.2# 指定上限和下限lower = 0upper = 1# 生成样本并将其截断到指定范围内sample = np.clip(np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1), lower, upper)[0]
这个改进的方法利用了 numpy 的强大功能，提供了从特定正态分布中生成值的高效且简洁的方法。
以上就是如何在 NumPy 中使用 `numpy.random.normal` 生成指定上限和下限的正态分布随机数？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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