使用numpy生成截断的对数正态分布

可以通过numpy.random模块中的truncated_lognormal函数来实现。

对数正态分布（log-normal distribution）是指数与正态分布的乘积分布。截断的对数正态分布是对数正态分布的一种变体，其取值范围在给定的上下界之间。对数正态分布在统计学、金融学等领域有广泛的应用。

具体实现代码如下：

import numpy as np

def truncated_lognormal(mean, sigma, lower, upper, size):
    a = (np.log(lower) - mean) / sigma
    b = (np.log(upper) - mean) / sigma
    return np.random.truncated_normal(mean, sigma, a, b, size)

# 示例调用
mean = 0
sigma = 1
lower = 1
upper = 10
size = 100

data = truncated_lognormal(mean, sigma, lower, upper, size)

上述代码中，mean表示对数正态分布的均值，sigma表示对数正态分布的标准差，lower和upper分别表示截断的上下界，size表示生成的样本数量。

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