Как попробовать DataFrame Pandas с использованием нормального распределения с помощью генераторов random_state и numpy ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь написать код Pandas, который позволил бы мне попробовать DataFrame, используя нормальное распределение. Наиболее убедительным способом является использование параметра random_state метода выборки для рисования случайных образцов, но каким -то образом используйте numpy.random.generator.normal для рисования случайных образцов с использованием нормального (гауссовского) распределения. < /P>
import pandas as pd
import numpy as np
import random

# Generate a list of unique random numbers
temp = random.sample(range(1, 101), 100)
df = pd.DataFrame({'temperature': temp})

# Sample normal
rng = np.random.default_rng()
triangle_df.sample(n=10, random_state=rng.normal())
< /code>
Это, очевидно, не работает. Существует проблема с random_state = rng.normal ().

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... ndom-state