数の集合を受け取って、正規分布を仮定して、その正規分布に従う乱数を返す

難しい話ではないんですが、

ある数字の集合があったときに、それが正規分布に従うと仮定して、その正規分布に従う乱数をたくさん得たい。

これを実行する関数を作ってみました。

import numpy as np
def random_gauss(numbers, size=10):
    return np.random.normal(loc = np.mean(numbers), scale = np.std(numbers), size  = size)

これで、たとえば得られた数字が [5, 4, 5, 6, 5, 4, 5] で、それが正規分布に従うと仮定して、その正規分布に従う乱数を 10 個得たいとします。

obtained = [5, 4, 5, 6, 5, 4, 5]
random_gauss(obtained, 10)

array([4.77977069, 4.6853802 , 5.26933192, 4.53865225, 5.24104428,
       3.92201318, 4.31394991, 5.11750001, 5.14838062, 3.23263734])

10x10 の配列にしたければ、このように使えます。

obtained = [5, 4, 5, 6, 5, 4, 5]
random_gauss(obtained, (10, 10))

array([[4.29329647, 5.2471627 , 4.71340084, 5.85465204, 5.89516407,
        4.55110482, 6.25525269, 4.64901171, 5.42536685, 5.58770788],
       [5.67861129, 4.94102328, 6.77790586, 3.8582164 , 5.36784665,
        5.43751184, 5.14030784, 4.78585029, 4.7084496 , 4.25353288],
       [4.26591012, 4.24099113, 5.46428238, 5.27744576, 4.41300475,
        6.07647302, 5.05453331, 5.97655124, 4.98670422, 5.17337313],
       [4.40873499, 4.5629429 , 3.73268542, 4.82958227, 4.40850147,
        6.28637949, 4.65911079, 4.15151204, 4.89566688, 5.28266135],
       [4.7034054 , 5.17026093, 4.4403553 , 4.62355895, 4.7855689 ,
        4.67839428, 6.01478859, 5.74358323, 5.11884483, 5.11134914],
       [4.0797462 , 3.95483888, 4.51260295, 5.84880821, 2.84667954,
        5.31916493, 4.73691626, 4.75109749, 4.58356682, 4.55128143],
       [5.84606006, 4.38274727, 5.324277  , 5.12168242, 3.60557967,
        4.92809603, 4.78279947, 5.85618519, 4.4952449 , 4.61218377],
       [4.06391996, 5.49536423, 3.91027041, 5.23696996, 4.64761352,
        3.98023659, 4.73758287, 5.12500023, 5.6862004 , 5.72124111],
       [4.8539152 , 5.50043533, 5.88674704, 4.3603309 , 4.56167419,
        4.94060109, 5.64930582, 4.28465173, 4.79660025, 4.69518196],
       [4.59096486, 5.24698098, 4.95728241, 5.00961799, 4.35292064,
        4.02801381, 5.58337414, 5.71661697, 4.38613982, 5.57674788]])

簡単、簡単。