本篇博客主要講解如何從給定參數(shù)的的正態(tài)分布/均勻分布中生成隨機(jī)數(shù)以及如何以給定概率從數(shù)字列表抽取某數(shù)字或從區(qū)間列表的某一區(qū)間內(nèi)生成隨機(jī)數(shù)，按照內(nèi)容將博客分為3部分，并附上代碼。

1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)

當(dāng)考慮從正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)首先知道正態(tài)分布的均值和方差（標(biāo)準(zhǔn)差），有了這些，就可以調(diào)用python中現(xiàn)有的模塊和函數(shù)來生成隨機(jī)數(shù)了。這里調(diào)用了Numpy模塊中的random.normal函數(shù)，由于邏輯非參簡(jiǎn)單，所有直接貼上代碼如下：

import numpy as np


# 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_normal_random_number(loc, scale):
	"""
	:param loc: 正態(tài)分布的均值
	:param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差
	:return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
	"""
	# 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成
	number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)
	# 返回值
	return number


# 主模塊
if __name__ == "__main__":
	# 函數(shù)調(diào)用
	n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)
	# 打印結(jié)果
	print(n)
	# 結(jié)果:3.275192443463058

2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)

考慮從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的時(shí)候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。

import numpy as np


# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
	"""
	:param low: 均勻分布的下界
	:param high: 均勻分布的上界
	:return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
	"""
	# 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
	number = np.random.uniform(low, high)
	# 返回值
	return number


# 主模塊
if __name__ == "__main__":
	# 函數(shù)調(diào)用
	n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)
	# 打印結(jié)果
	print(n)
	# 結(jié)果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機(jī)數(shù)

有時(shí)候我們需要按照指定的概率生成隨機(jī)數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測(cè)下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個(gè)概率列表，從列表對(duì)應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機(jī)數(shù)，分兩部分討論。

3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機(jī)抽取數(shù)字

假設(shè)給定一個(gè)數(shù)字列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表對(duì)應(yīng)位置的元素組成的元組即表示該數(shù)字在數(shù)字列表中以多大的概率出現(xiàn)，那么如何根據(jù)這些已知條件從數(shù)字列表中按概率抽取隨機(jī)數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：

import numpy as np
import random


# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
	"""
	:param low: 均勻分布的下界
	:param high: 均勻分布的上界
	:return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
	"""
	# 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
	number = np.random.uniform(low, high)
	# 返回值
	return number


# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
	"""
	:param number_list:數(shù)字列表
	:param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表
	:return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字
	"""
	# 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1)
	# 累積概率
	cum_pro = 0.0
	# 將可迭代對(duì)象打包成元組列表
	for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
		cum_pro += number_pro
		if x < cum_pro:
			# 返回值
			return number


# 主模塊
if __name__ == "__main__":
	# 數(shù)字列表
	num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
	# 對(duì)應(yīng)的概率列表
	pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
	# 函數(shù)調(diào)用
	n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
	# 打印結(jié)果
	print(n)
	# 結(jié)果:1

3.2 按照指定概率從區(qū)間列表中的某個(gè)區(qū)間內(nèi)生成隨機(jī)數(shù)

給定一個(gè)區(qū)間列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表相應(yīng)位置的元素組成的元組即表示某數(shù)字出現(xiàn)在某區(qū)間內(nèi)的概率是多少，已知這些，我們?nèi)绾紊呻S機(jī)數(shù)呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達(dá)到目的，代碼如下：

import numpy as np
import random


# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
	"""
	:param low: 均勻分布的下界
	:param high: 均勻分布的上界
	:return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
	"""
	# 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
	number = np.random.uniform(low, high)
	# 返回值
	return number


# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
	"""
	:param number_list:數(shù)字列表
	:param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表
	:return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字
	"""
	# 用均勻分布中的樣本值來模擬概率
	x = random.uniform(0, 1)
	# 累積概率
	cum_pro = 0.0
	# 將可迭代對(duì)象打包成元組列表
	for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
		cum_pro += number_pro
		if x < cum_pro:
			# 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機(jī)抽取一個(gè)值
			num = get_uniform_random_number(number, number - 1)
			# 返回值
			return num


# 主模塊
if __name__ == "__main__":
	# 數(shù)字列表
	num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
	# 對(duì)應(yīng)的概率列表
	pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
	# 函數(shù)調(diào)用
	n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
	# 打印結(jié)果
	print(n)
	# 結(jié)果:3.49683787011193

總結(jié)

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