使用活动生成器生成随机正态数据

本程序使用Python中的random模块生成随机的正态分布数据，同时也使用了numpy中的random模块生成更多的数据样本。我们还使用了固定值4567来初始化活动生成器，以保证结果的可重复性。

程序代码

import random
import numpy as np

# 定义样本信息
mean = 100
std = 19
sample_size = 10

# 初始化活动生成器
random.seed(4567)

# 生成随机正态分布数据
data = [random.normalvariate(mean, std) for _ in range(sample_size)]

# 使用numpy生成更多数据
np_data = np.random.normal(mean, std, size=1000)

代码说明

首先，我们定义了样本均值、标准差和样本大小。然后，我们使用random.seed()方法初始化活动生成器，以确保结果的可重复性。最后，我们使用random.normalvariate()方法生成指定均值和标准差的正态分布数据，并使用列表推导式生成样本数据。同时，我们也使用了numpy.random.normal()方法生成更多的数据，并将其存储在np_data中。

注意事项

生成的正态数据是随机的，因此每次运行程序的结果可能不同。但使用random.seed()方法可以确保每次运行程序的结果是可重复的。

同时，本程序中使用的是Python的内置模块random和第三方模块numpy，因此在运行之前需要确保这些模块已经成功安装。