创建人口数据

Question

创建一个包含 5000 个人的群体以及他们每天的电话接听次数，以用于以后的抽样。这是我想出的代码：

def get_population(pickups, pop_size, std):
    pop = np.random.randint(0, pickups, 5000)
    mean = np.mean(pop)
    std = np.std(pop)
    return pop, mean, std

我使用给定的断言错误来提出函数，所以我什至不确定我应该返回什么：

pop_pickups, pop_mean, pop_std = get_population(45, 5000, 42)
assert np.abs(pop_mean - 45) < 0.5, "Get population problem, testing pop_mean, population mean returned does not match expected population mean"
assert np.abs(pop_std - np.sqrt(45)) < 0.5, "Get population problem, testing pop_std, population standard deviation returned does not match expected standard deviation"

我假设我需要生成人口，然后取所说人口的均值和标准差。但是我的代码触发了错误均值的断言错误。最终目标是可视化单一均值的引导。

Answer 1

查看 numpy.random.randint 的文档： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.randint.html

您在 0 到 45 之间生成 5000 个点。平均值可能在 (45 - 0)/2 左右，而不是 45 左右。您的代码没问题，但断言测试没有检查正确的平均值和 STD。

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编辑： 如果你想生成一个遵循泊松分布的样本，你可以使用这个：

import numpy as np

param = 45  # Poisson parameter
nb_samples = 50000
sample = np.random.poisson(param, nb_samples)

assert np.abs(param - np.mean(sample)) < 0.5, "Get population problem, testing pop_mean, population mean returned does not match expected population mean"

请注意，此代码将运行而不返回任何内容。