并行抽取来自随机正态分布的样本-并非更快吗？
创始人
2024-12-18 14:31:21
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在Python中，可以使用numpy库中的random模块来进行并行抽取来自随机正态分布的样本。下面是一个代码示例：
import numpy as np
# 设置随机数种子，以确保结果可复现
np.random.seed(0)
# 设定抽取样本的数量
sample_size = 1000000
# 并行抽取来自随机正态分布的样本
samples = np.random.randn(sample_size)
# 打印样本的平均值和标准差
print("样本的平均值：", np.mean(samples))
print("样本的标准差：", np.std(samples))
在这个示例中，我们使用numpy的random.randn()函数来生成来自标准正态分布（均值为0，标准差为1）的样本。可以通过参数size来指定抽取样本的数量。通过调用np.mean()和np.std()函数，可以计算出样本的平均值和标准差。
需要注意的是，这个示例中的抽取是并行的，因为numpy的random模块使用了基于线程的并行化来提高性能。这意味着即使在大样本量的情况下，抽取速度也非常快。
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