通过施加总和temp=100你介绍的依赖至少两个数据点之间，因此无法建立一套独立的采样随机数据点。

一个简单的例子：

想象一下投币。系统中的随机性正好是一个二进制结果，或1位。

想象一下两个硬币翻转。系统中的随机性恰好是两个二进制结果或2位。

现在想象一下对两个硬币翻转施加一个总和约束，假设你希望系统中硬币翻转的总和等于1.因为第二个硬币翻转的结果是由第一个二元决策的结果决定的，系统中的随机性会缩小。

因此，您将系统的总体随机性从2位降低到1位。因此不可能从具有总和约束的正态分布抽样8个真（伪）随机点。在比较

>>> import numpy as np

>>> temp = 100.0

>>> datapoints = 8

>>> dev = 1

>>> data = np.random.normal(temp/datapoints, dev, datapoints-1)

>>> print(data)

[ 11.70369328 10.77010243 11.20507387 12.40637644 12.81099137

12.55329521 10.95809056]

>>> data = np.append(data,temp-sum(data))

>>> data

array([ 11.70369328, 10.77010243, 11.20507387, 12.40637644,

12.81099137, 12.55329521, 10.95809056, 17.59237685])

>>> sum(data)

100.0