如何在 python 中使用 scipy.stats 生成随机数？

python的

numpy 能生成一定概率分布的随机数，但如果需要

更具体的概率密度，累积概率，就要使用

scipy.stats。




scipy.stats用于统计分析，

统计工具和随机过程的概率，


各个随机过程的随机数生成器可以从numpy.random中找到。本文介绍python中使用

scipy.stats产生随机数的原理及实例。

1、scipy.stats

正态分步格式

scipy.stats #生成指定分布
scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望, scale=标准差, size=生成随机数的个数) #从泊松分布中生成指定个数的随机数

2、使用说明

norm.rvs 可以通过 loc 和 scale 参数指定随机变量的 offset 和 scaling 参数，对应正态分布的期望值和标准差。

size得到随机数数组的形状参数。

3、scipy.stats使用

实例：产生随机数

#1. random number
#np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
rv_unif = st.uniform.rvs(size=10)
print(rv_unif)

rv_norm=st.norm.rvs(loc = 5,scale = 1,size =(2,2))
print(rv_norm)

rv_beta=st.beta.rvs(size=10,a=4,b=2)
print(rv_beta)

以上就是

python中使用


scipy.stats生成随机数的原理和例子，希望对你有帮助~