Wie generiert man Zufallszahlen, die einer benutzerdefinierten numerischen Verteilung in Python entsprechen?

Zufallszahlen basierend auf einer gegebenen numerischen Verteilung generieren

Zufallszahlengenerierung ist eine häufige Aufgabe in der Programmierung und oft notwendig, um Werte zu generieren nach einer bestimmten Verteilung. Dies kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn die Verteilung nicht dem Standard entspricht oder keiner bekannten mathematischen Funktion folgt.

Stellen Sie sich das Szenario vor, in dem Sie über eine Datei verfügen, die Wahrscheinlichkeiten enthält, die verschiedenen Werten entsprechen:

1 0.1
2 0.05
3 0.05
4 0.2
5 0.4
6 0.2

Das Ziel besteht darin, Zufallszahlen zu generieren, die dieser Verteilung entsprechen. Es ist zwar möglich, eine eigene benutzerdefinierte Lösung zu entwickeln, die Nutzung vorhandener Bibliotheken oder Module kann die Aufgabe jedoch erheblich vereinfachen.

Die vielseitige Option von SciPy

Die scipy.stats.rv_discrete-Distribution von SciPy bietet Folgendes eine elegante Lösung für dieses Problem. Durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten über den Werteparameter können Sie eine benutzerdefinierte Verteilung erstellen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist. Mit der rvs()-Methode des Verteilungsobjekts können Sie Zufallszahlen generieren, die dieser Verteilung entsprechen.

Numpy's Convenience

Numpys Funktion numpy.random.choice() ebenfalls bietet eine praktische Möglichkeit, Zufallswerte aus einer Verteilung zu generieren. Mit dem Schlüsselwortparameter p können Sie eine Liste von Wahrscheinlichkeiten übergeben und so eine benutzerdefinierte Verteilung angeben. Zum Beispiel:

numpy.random.choice(numpy.arange(1, 7), p=[0.1, 0.05, 0.05, 0.2, 0.4, 0.2])

Python 3.6 und höher

Python 3.6 führte die Funktion random.choices() ein, die eine einfache Methode zum Generieren von Zufallswerten basierend auf bietet eine Verteilung. Es akzeptiert eine Folge möglicher Werte zusammen mit entsprechenden Wahrscheinlichkeiten als Argumente.

Durch die Nutzung dieser leistungsstarken Bibliotheken und Funktionen können Sie mühelos Zufallszahlen generieren, die einer bestimmten numerischen Verteilung entsprechen, und so den Weg für genaue Simulationen und Datenanalysen ebnen die mit realen Szenarien übereinstimmen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie generiert man Zufallszahlen, die einer benutzerdefinierten numerischen Verteilung in Python entsprechen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!