从一组 x 项中，重复每个项 y 次，使得 y 服从正态分布
哦哦
从一组 x 唯一项中，我需要将每个项重复 y 次，以便 y 遵循正态分布。
例如，如果项目数 n = 5，y_max = 50。如果我们计算排序列表中每个项目重复的次数，视觉效果将如下所示：
my_set=('a','b','c','d','e')
distribution = np.random.normal(len(my_set)/2, 1,len(my_set)).round().astype(int)
np.repeat(my_set, distribution)
我希望结果遵循与图表类似的趋势，但结果遵循增加或减少的趋势。
为了可读性，我将使用元组而不是重复每个项目 y 次。
预期结果应该是这样的：
[('a', 2), ('b', 4), ('c', 5), ('d', 3), ('e', 1)]
实际结果 ：
[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 3)]
搜狐
首先，让我们生成所需的结果。
my_set = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
distribution = np.random.normal(len(my_set)/2, 1, 10000).round().astype(int)
result = [my_set[max(min(el, 4), 0)] for el in distribution]
np.unique(result, return_counts=True)
>>> (array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='<U1'),
>>> array([ 234, 1377, 3421, 3374, 1594]))
这里我们从给定的分布中生成 10000 个随机值，并取相应的字母而不是每个数字。所以计数代表了我们正在寻找的东西：每个字母出现的次数通常是分布的。
代码中的核心问题是理解什么是分布或什么值是正态分布的。当我们调用 np.random.normal 时，它所做的只是生成一个正态分布的变量。根据正态分布的定义，它意味着某个数字 x 以一定的概率 p = 出现
。从频率的角度来看，这意味着如果我们多次运行变量生成p，则试验总数的比例将为x。而这正是我们正在寻找的。
在您的代码中，您所做的是使出现次数本身呈正态分布的变量。这意味着每个字母将出现正态分布的n +- s次数s。所以它基本上是具有正态误差的正态分布。仔细阅读您的帖子，我认为这不是您要找的东西。
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