1. 使用random模块 random模块是Python标准库的一部分,其中的gauss()方法可以用来生成正态分布随机数。 python import random # 设置正态分布的均值和标准差 mu = 0 # 均值 sigma = 1 # 标准差 # 生成一个正态分布随机数 random_number = random.gauss(mu, sigma) print(random_number) 2. 使用numpy库...
USERRANDOM_NUMBERDISTRIBUTIONUNIFORMgeneratesfollowsisA 在这个关系图中,我们看到用户(USER)生成随机数(RANDOM_NUMBER),这些随机数遵循某种分布(DISTRIBUTION),并且可以是均匀分布(UNIFORM)。 随机数生成过程 为更好地了解随机数的生成流程,我们可以使用序列图表示其过程。以下是一个描述生成均匀分布随机数的序列图。 Rand...
importrandom# 导入random模块以生成随机数# 步骤 2: 定义随机整数的范围min_value=1# 定义随机数的最小值max_value=10# 定义随机数的最大值# 步骤 3: 定义产生随机整数的概率分布weights=[1,2,1,1,1,1,1,1,1,1]# 权重数组,数字1的选择概率是其他数字的两倍# 步骤 4: 生成随机整数random_number=rand...
random 库还提供了多种概率分布的随机数生成方法,包括: 正态分布: random.gauss(mu, sigma) 或 random.normalvariate(mu, sigma),返回均值为 mu,标准差为 sigma 的正态分布随机数。 指数分布: random.expovariate(lambd),返回平均值为 1/lambd 的指数分布随机数。 均匀分布: random.uniform(a, b),返回 [a...
6.分布参数估计(Distribution Parameters Estimation): 这个模块包含了用于估计给定数据样本的分布参数的函数,如fit()。 这对于统计分析和拟合数据到特定概率分布很有用。 基本随机数生成函数 基本的随机数生成函数有三个,也就是rand(),randn(),以及randint() 1.numpy.random.rand() - 生成均匀分布的在[0, 1)内...
def normal_distribution(mu, sigma, size=1000): return np.random.normal(mu, sigma, size)mu = 0sigma = 1size = 1000samples = normal_distribution(mu, sigma, size)plt.hist(samples, bins=30, density=True)plt.title("Normal Distribution")plt.show()指数分布 指数分布是一种连续型概率分布，用...
No. 1 :Help on method betavariate in module random:betavariate(alpha, beta) method of random.Random instanceBeta distribution.Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.Returned values range between 0 and 1.No. 2 :Help on method choice in module random:choice(seq) method of...
random.shuffle(seq) # 将序列的所有元素随机排序 2)随机生成实数 下面生成的实数符合均匀分布(uniform distribution),意味着某个范围内的每个数字出现的概率相等: random.random() # 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。 random.uniform(a,b) # 随机生成下一个实数,它在[a,b]范围内。
random.randrange(start, stop, step) 返回指定范围[start, stop)内,按照指定步长step递增的一个随机数; 示例: importrandom random.seed(5)# 保证你和我执行的结果是一致的number = random.randrange(0,100,2)print(number) 78 random.randint(a, b) ...
1.1.5: Random Choice 随机选择 通常,当我们使用数字时,偶尔也会使用其他类型的对象,我们希望使用某种类型的随机性。 Often when we’re using numbers, but also,occasionally, with other types of objects,we would like to do some type of randomness. 例如,我们可能想要实现一个简单的随机抽样过程。 For ...