कैसे पूर्णांकों

Question

कैसे np.random.randint() साथ के रूप में एक यादृच्छिक पूर्णांक उत्पन्न करने के लिए के एक यादृच्छिक सामान्य वितरण उत्पन्न करने के लिए है, लेकिन 0. चारों ओर एक सामान्य वितरण के साथ

एक असतत समान वितरण np.random.normal(0, 0.1, 1) रिटर्न के साथ np.random.randint(-10, 10) रिटर्न पूर्णांकों एक सामान्य वितरण के साथ तैरता

जो मैं चाहता हूं वह दोनों कार्यों के बीच संयोजन का एक प्रकार है।

Answer 1

एक अन्य संभावित एक असतत वितरण कि तरह लग रहा है सामान्य वितरण एक बहुपद वितरण जहां से आकर्षित करने के लिए है पाने के लिए जिस तरह से लग रहा है संभावनाओं को एक सामान्य वितरण से गणना की जाती है।

import scipy.stats as ss 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.arange(-10, 11) 
xU, xL = x + 0.5, x - 0.5 
prob = ss.norm.cdf(xU, scale = 3) - ss.norm.cdf(xL, scale = 3) 
prob = prob/prob.sum() #normalize the probabilities so their sum is 1 
nums = np.random.choice(x, size = 10000, p = prob) 
plt.hist(nums, bins = len(x)) 

यहाँ, np.random.choice [-10, 10] से एक पूर्णांक चुनता है। तत्व का चयन करने की संभावना, 0 कहें, पी द्वारा गणना की जाती है (-0.5 < x < 0.5) जहां x सामान्य शून्य और मानक विचलन के साथ एक सामान्य यादृच्छिक चर है 3. मैं std। देव। 3 के रूप में, क्योंकि इस तरह से पी (-10 < एक्स < 10) है लगभग 1.

परिणाम इस प्रकार है:

Answer 2

Truncated Normal Distribution से समान वितरण उत्पन्न करना संभव हो सकता है जो पूर्णांक तक पूर्ण होता है। Scipy's truncnorm() के साथ एक उदाहरण यहां दिया गया है।

import numpy as np 
from scipy.stats import truncnorm 
import matplotlib.pyplot as plt 

scale = 3. 
range = 10 
size = 100000 

X = truncnorm(a=-range/scale, b=+range/scale, scale=scale).rvs(size=size) 
X = X.round().astype(int) 

चलो देखते हैं क्या यह

तरह

bins = 2 * range + 1 
plt.hist(X, bins)