rnorm 与 numpy.random.normal 的功能答案

【问题标题】：Functionality of rnorm with numpy.random.normalrnorm 与 numpy.random.normal 的功能
【发布时间】：2021-02-04 18:24:20
【问题描述】：

对于 R 中的某个向量 m（长度为 N），我们可以写出

rnorm(N, mean = m, sd = 1)

这将给出一个长度为 N 的向量，其中每个元素都是以 m 的不同元素为中心的正态分布的样本。我的问题是，是否可以用 numpy 轻松地做同样的事情？据我所知 numpy.random.normal() 要求 loc 对于所有元素都相同。关键是我想要一个具有不同方式的随机向量。

另外，在编写本文时，从标准正态分布中采样并转换该样本是否可行？那会更容易。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以做的一种方法是在中心0 随机抽样，然后移动样本：

m, N = np.array([1,2,3]), 1000

np.random.seed(42)
samples = np.random.randn(N,len(m)) + m

【讨论】：