При использовании модуля random NumPy, как вы можете вернуть нормальное распределение данных с 1000 чисел, сосредоточенных вокруг числа 50, со стандартным отклонением 0,2?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена исследованию численных методов, применяемых для решения математических задач с использованием вычислительной техники. Рассматриваются алгоритмы анализа данных, аппроксимации функций, решения дифференциальных уравнений и оптимизации. Особое внимание уделяется практической реализации методов в программных средах для моделирования процессов в физике, инженерии и экономике. Курс развивает навыки работы с вычислительными инструментами и формирует понимание точности и устойчивости численных решений.
Варианты ответа:
- random.normal(size=1000, normal=50, s=0.1)
- random.normal(size=1000, loc=50, scale=0.2)
- random.normal(size=1000, mean=50, deviation=0.2)
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какую команду надо использовать для возврата индекса всех элементов со значением 4 из массива ниже? arr = np.array([1,4,3,4,5,4,4])
- Какой метод используют для построения (рисования) диаграмм из данных в Pandas DataFrame?
- Как правильно найти отношения между столбцами в Pandas DataFrame?
- Какой метод будет правильным для удаления дубликатов из Pandas DataFrame?
- Каков правильный метод экспорта значений в формате Matlab?