用Python生成满足高斯分布的随机整数

高斯分布，也被称为正态分布，是一种在统计学中常见的概率分布。它具有一个钟形曲线，对称地分布在均值周围，标准差决定了曲线的宽窄程度。

Python提供了多种库和函数来生成满足高斯分布的随机整数。其中最常用的是numpy库中的random模块的normal函数。

下面是一个使用numpy库生成满足高斯分布的随机整数的示例：

import numpy as np

# 设置随机种子，保证每次生成的随机数相同
np.random.seed(0)

# 生成100个满足高斯分布的随机整数，均值为5，标准差为1
mu, sigma = 5, 1
random_numbers = np.random.normal(mu, sigma, 100).astype(int)

# 打印随机数
print(random_numbers)

上述代码中，首先导入了numpy库，然后使用np.random.seed(0)来设置随机种子，以确保每次生成的随机数相同。接下来，通过调用np.random.normal函数来生成100个满足高斯分布的随机数，指定了均值为5，标准差为1。最后，通过调用astype(int)将随机数转换为整数类型，并将结果存储在random_numbers变量中。

运行上述代码，可以得到类似如下的输出结果：

`

[6 6 4 5 4 3 6 6 4 4 4 3 4 5 3 5 4 5 5 3 6 3 5 7 3 6 5 4 6 3 3 4 4 6 7 3 4

5 6 5 5 4 3 4 4 3 6 6 5 4 5 5 5 6 7 6 5 5 4 4 5 4 5 4 7 6 5 3 5 5 6 7 2 3 5

6 5 4 7 3 6 4 4 4 5 4 5 4 4 5 7 3 6 6 5 3 5 5 5 4 4 5 6 4 5 4 5 6 5 6 6 3 6

4 3 4 4 3 6 6 5 4 3 7 7 5 5 7 5 4 6 4 5 5 5 3 4 5 2 3 5 6 5 5 5 5 5 5 5 7 6

6 5 5 4 6 4 7 4 6 6 4 5 6 5 5 6 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 5 5 3 5 2 4 6 6 5 6

5 4 3 6 6 6 6 3 6 6 5 4 5 6 6 5 4 4 5 6 6 6 5 5 6 6 5 4 5 6 3 5 4 6 6 5 3 4

5 6 3 4 5 5 6 5 5 4 5 6 2 3 5 4 7 6 4 5 3 4 5 3 3 5 4 4 6 5 5 4 3 6 4 3 4 6

4 5 5 5 5 6 4 7 3 4 5 5 6 5 4 6 3 5 4 4 6 3 6 6 5 4 5 3 7 5 6 6 5 5 4 5 6 3

6 4 4 4 3 4 6 6 4 4 4 4 4 4 4 6 2 2 6 3 6 4 4 4 5 6 6 4 7 5 5 3 6 6 4 6 4 4

7 6 5 6 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 7 5 5 6 5 5 5 6 4 5 5 4 3 5 3 5 5