根据给定的数值分布生成随机数
随机数生成是编程中的常见任务，通常需要生成值根据具体的分布。这可能是一个挑战，特别是当分布不标准或不遵循已知的数学函数时。
考虑这样的场景：您拥有一个包含与不同值相对应的概率的文件：
1 0.1 2 0.05 3 0.05 4 0.2 5 0.4 6 0.2
目标是生成符合此分布的随机数。虽然设计自己的自定义解决方案是可行的，但利用现有的库或模块可以显着简化任务。
SciPy 的多功能选项
SciPy 的 scipy.stats.rv_discrete 发行版提供这个问题的一个优雅的解决方案。通过值参数指定概率，您可以创建适合您的特定要求的自定义分布。分布对象的 rvs() 方法使您能够生成遵循该分布的随机数。
Numpy 的便利
Numpy 的 numpy.random.choice() 函数也提供了从分布生成随机值的便捷选项。 p 关键字参数允许您传递概率列表，从而使您能够指定自定义分布。例如：
numpy.random.choice(numpy.arange(1, 7), p=[0.1, 0.05, 0.05, 0.2, 0.4, 0.2])
Python 3.6 及以后
Python 3.6 引入了 random.choices() 函数，它提供了一种基于一个分布。它接受一系列可能值以及相应的概率作为参数。
通过利用这些强大的库和函数，您可以轻松生成符合指定数值分布的随机数，为准确的模拟和数据分析铺平道路与现实世界场景相符。
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