按照正态分布生成数据样本，但是均值改为新值。
创始人
2024-08-26 07:01:35
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你可以使用numpy库中的random模块来生成符合正态分布的数据样本，并使用mean参数来指定新的均值。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 指定参数
sample_size = 1000  # 样本数量
mean = 10  # 新的均值
std_dev = 1  # 标准差

# 生成正态分布的数据样本
samples = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev, size=sample_size)

# 打印前10个样本
print(samples[:10])

在上面的代码中，我们通过指定loc参数为新的均值来生成数据样本。scale参数用于指定标准差，size参数用于指定样本数量。

运行上述代码会生成一个包含1000个数据样本的numpy数组，并打印出前10个样本。这些样本将按照正态分布生成，但均值会被改为新值10。

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