为什么numpy.random.normal在ndarray中给出一些负值？

Question

我知道，对于任何选择的平均值和标准偏差，正态分布总是大于0。

>> np.random.normal(scale=0.3, size=x.shape)
[ 0.15038925 -0.34161875 -0.07159422  0.41803414  0.39900799  0.10714512
  0.5770597  -0.16351734  0.00962916  0.03901677]

这里的平均值是0.0，标准偏差是0.3。但是ndarray中的一些值是负面的。我的解释是错误的，正态分布曲线总是正的吗？

编辑： 但是在matlab中使用normpdf函数总是给出一组正值，我猜是概率密度函数（y轴）。而numpy.random.normal给出正值和负值（x轴）。现在这令人困惑。

Answer 1

从Normal分布生成的值确实取负值。

例如，对于平均0正态分布。我们需要一些正值和负值，使平均值为零。此外，对于均值为0的正态分布，它同样可能是正的或负的。

它实际上采用具有正概率的任何实数。您可能会对概率密度函数始终为正值感到困惑。

Answer 2

尽量不要将概率均值设为0，因为没有意义，你期望随机事件永远不会发生。尝试使用像np.random.normal(0.5, 0.3, 1000)这样的东西来表达你的正常概率分布。

另外，仔细看看Normal Distribution的数学能够轻松构建概率密度函数。