Python에서 사용자 정의 수치 분포를 따르는 난수를 생성하는 방법은 무엇입니까?

주어진 수치 분포를 기반으로 난수 생성

난수 생성은 프로그래밍에서 일반적인 작업이며 값을 생성하는 데 필요한 경우가 많습니다. 특정 분포에 따라. 이는 특히 분포가 표준이 아니거나 알려진 수학 함수를 따르지 않는 경우 어려울 수 있습니다.

다른 값에 해당하는 확률이 포함된 파일을 소유하고 있는 시나리오를 고려해 보세요.

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

목표는 이 분포에 맞춰 난수를 생성하는 것입니다. 자신만의 맞춤형 솔루션을 고안하는 것이 가능하지만 기존 라이브러리나 모듈을 활용하면 작업을 크게 단순화할 수 있습니다.

SciPy의 다목적 옵션

SciPy의 scipy.stats.rv_discrete 배포판은 다음을 제공합니다. 이 문제에 대한 우아한 해결책. 값 매개변수를 통해 확률을 지정하면 특정 요구 사항에 맞는 사용자 정의 분포를 만들 수 있습니다. 분포 객체의 rvs() 메서드를 사용하면 해당 분포를 준수하는 난수를 생성할 수 있습니다.

Numpy의 편리성

Numpy의 numpy.random.choice() 함수도 분포에서 임의의 값을 생성하기 위한 편리한 옵션을 제공합니다. p 키워드 매개변수를 사용하면 확률 목록을 전달하여 사용자 정의 분포를 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

Python 3.6 및 그 이상

Python 3.6에서는 Random.choices() 함수를 도입했습니다. 이 함수는 다음을 기반으로 임의 값을 생성하는 간단한 방법을 제공합니다. 배포. 이는 일련의 가능한 값과 해당 확률을 인수로 받아들입니다.

이러한 강력한 라이브러리와 기능을 활용하면 지정된 수치 분포를 준수하는 난수를 손쉽게 생성하여 정확한 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. 실제 시나리오와 일치합니다.

위 내용은 Python에서 사용자 정의 수치 분포를 따르는 난수를 생성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!