如何在 Python 中生成具有自定义分布的随机数？

使用自定义分布生成随机数

在编程领域，生成随机数是一项基本任务。对于标准随机模块的分布不足的场景，例如模拟生日时，有必要生成符合用户定义分布的数字。

用于自定义分布的现有模块

幸运的是，Python丰富的库生态系统为这个问题提供了解决方案。其中一个模块是 scipy.stats.rv_discrete，它允许您指定不同值的概率并相应地生成随机数。 rv_discrete 中的values 参数采用与可能值相对应的概率列表。

scipy.stats.rv_discrete 的示例用法

为了说明 rv_discrete 的使用，请考虑以下示例：

import scipy.stats as stats

# Define the probabilities
probabilities = [0.1, 0.05, 0.05, 0.2, 0.4, 0.2]

# Create the discrete distribution
dist = stats.rv_discrete(values=(range(1, 7), probabilities))

# Generate random numbers
random_numbers = dist.rvs(size=10)

其他选项

除了 scipy.stats.rv_discrete，Python 的 numpy.random.choice() 提供了另一种方法。通过使用 p 关键字参数指定概率，它允许用户根据自定义分布生成随机数。

Python 3.6 及更高版本：random.choices()

如果您使用的是 Python 3.6 或更高版本，random 模块包含 random.choices() 函数，该函数可以简化使用自定义分布生成随机数的过程。

结论

无论您选择 scipy.stats.rv_discrete、numpy.random.choice() 还是 random.choices()，Python 都提供了一套全面的工具来生成符合用户定义分布的随机数，使您能够有效应对统计挑战。

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