Generieren Sie eine normale Verteilung von Daten innerhalb eines Bereichs

Question

Ich habe einen Datumsbereich - sagen zwischen 1925-01-01 und 1992-01-01. Ich möchte eine Liste von x Datumsangaben zwischen diesem Bereich generieren, und diese x erzeugten Daten folgen einer 'normalen' (Glockenkurve - siehe Bild) Verteilung.

Es gibt viele viele Antworten auf Stackoverflow darüber mit ganzen Zahlen zu tun (numpy verwenden, scipy, usw.), aber ich kann nicht ein solides Beispiel mit Daten

Answer 1

Per @ sascha Kommentar finden eine Umwandlung von den Terminen auf einen Zeitwert hat den Zweck erfüllt:

#!/usr/bin/env python3 

import time 
import numpy 

_DATE_RANGE = ('1925-01-01', '1992-01-01') 
_DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d' 
_EMPIRICAL_SCALE_RATIO = 0.15 
_DISTRIBUTION_SIZE = 1000 

def main(): 
    time_range = tuple(time.mktime(time.strptime(d, _DATE_FORMAT)) 
         for d in _DATE_RANGE) 
    distribution = numpy.random.normal(
     loc=(time_range[0] + time_range[1]) * 0.5, 
     scale=(time_range[1] - time_range[0]) * _EMPIRICAL_SCALE_RATIO, 
     size=_DISTRIBUTION_SIZE 
    ) 
    date_range = tuple(time.strftime(_DATE_FORMAT, time.localtime(t)) 
         for t in numpy.sort(distribution)) 
    print(date_range) 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

Beachten Sie, dass anstelle die _EMPIRICAL_SCALE_RATIO, könnte man (sollte?) scipy.stats.truncnorm verwenden, um gener aß ein truncated normal distribution.