如何在python中生成具有特定均值和标准差的对数正态分布？

问题描述

我需要生成均值=1 和标准值=1 的对数正态分布。即：w~logN(1,1)。我需要变量 w 具有 mu=1 和 sigma=1。但是，当我使用 scipy.stats.lognorm 时，我在操作参数 s,loc,sigma 时遇到了麻烦。代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import lognorm

lo = np.log(1/(2**0.5))
sig = (np.log(2.0))**0.5
print(lognorm.stats(s=sig,loc=lo,scale=1.0,moments='mv'))

结果是：

(array(1.06763997),array(2.))

这显然不是我想要的。我想要 mean=1 和 sigma=1。

谁能告诉我如何使用 s、loc 和 scale 进行操作以获得所需的结果？

解决方法

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