यदि आप कुछ नकली समाचारों का आविष्कार करने जा रहे हैं, तो आप इसे वापस करने के लिए कुछ डेटा बनाना चाहेंगे। आपके पास पहले से ही कुछ पूर्वनिर्धारित निष्कर्ष होने चाहिए और आप अपने दोषपूर्ण तर्क के तर्क को मजबूत करने के लिए कुछ आंकड़े चाहते हैं। यह चुनौती आपको मदद करनी चाहिए!
दिए गए तीन इनपुट नंबर:
- एन - डेटा बिंदुओं की संख्या
- μ - डेटा बिंदुओं का मतलब
σ - डेटा बिंदुओं, जहां के मानक विचलन μ और σ द्वारा दिया जाता है:
आउटपुट संख्याओं के एक बिना क्रम वाली सूची, 𝑥 मैं , जो दिया उत्पन्न होगा एन , μ , और σ ।
मैं आई / ओ स्वरूपों के बारे में भी चुनने की नहीं जा रहा हूँ, लेकिन मैं के लिए दशमलव की किसी प्रकार की उम्मीद करना μ , σ , और आउटपुट डेटा बिंदुओं। न्यूनतम के रूप में, कम से कम 3 महत्वपूर्ण आंकड़े और कम से कम 1,000,000 की परिमाण का समर्थन किया जाना चाहिए। IEEE फ़्लोट्स ठीक हैं।
- एन हमेशा एक पूर्णांक होगा, जहां 1 ≤ एन be 1,000
- μ कोई भी वास्तविक संख्या हो सकती है
- σ हमेशा ≥ 0 हो जाएगा
- डेटा पॉइंट कोई भी वास्तविक संख्या हो सकती है
- यदि N 1 है, तो σ हमेशा 0 होगा।
ध्यान दें कि अधिकांश इनपुट में कई संभावित आउटपुट होंगे। आपको केवल एक वैध आउटपुट देना होगा। आउटपुट नियतात्मक या गैर-नियतात्मक हो सकता है।
उदाहरण
Input (N, μ, σ) -> Possible Output [list]
2, 0.5, 1.5 -> [1, 2]
5, 3, 1.414 -> [1, 2, 3, 4, 5]
3, 5, 2.160 -> [2, 6, 7]
3, 5, 2.160 -> [8, 4, 3]
1, 0, 0 -> [0]
+ve
और क्या -ve
मतलब है?