Data Science: Generación de distribuciones uniformes y normales

Vamos a ver cómo podemos generar con Python una serie de números que sigan una distribución uniforme y otra normal.

Lo primero es cargar las librerías necesarias:

Ahora creamos una distribución uniforme de valores con 1.000.000 de valores al azar de muestra comprendidos entre 1 y 100:

Ahora creamos una distribución normal de valores con 1.000.000 de valores al azar de muestra, con media 0 y desviación típica de 1:

Podemos crear también una distribución normal de valores especificando el valor de la media y desviación típica que queramos:

Esto es posible gracias al teorema cetral del límite, que dice que, si a cualquier distribución normal se le resta la media y se divide entre la desviación típica, obtenemos la distribución normal con media 0 y desviación típica 1. A esta acción de convertir cualquier variable aleatoria normal en la estandar se llama tipificar.

También es posible generar varios conjuntos de distribuciones normales con un mismo comando, por ejemplo, vamos a generar dos distribuciones normales de datos de 4 valores de muestra cada uno:

Y eso es todo.