Python 数据拆分：如何将一组数据拆分为两组符合相同分布的数据

以下是一种实现方法，使用了 NumPy 库和 SciPy 库的 stats 模块。

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设原始数据是一个正态分布
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 求出数据的均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 使用 SciPy 库的 norm 分布生成器生成符合原始数据分布的样本
gen = stats.norm(loc=mean, scale=std)

# 生成两组符合相同分布的数据
data1 = gen.rvs(size=50)
data2 = gen.rvs(size=50)

# 输出结果
print('原始数据:
', data)
print('数据1:
', data1)
print('数据2:
', data2)

这段代码首先生成一个随机的正态分布数据，然后使用 NumPy 库计算数据的均值和标准差。接着使用 SciPy 库的 norm 分布生成器生成符合原始数据分布的样本，最后将生成的样本数据拆分为两组返回。