详解用python生成随机数的几种方法

import numpy as np
 
 
# 定义从正态分布中获取随机数的函数
def get_normal_random_number(loc, scale):
 """
 :param loc: 正态分布的均值
 :param scale: 正态分布的标准差
 :return:从正态分布中产生的随机数
 """
 # 正态分布中的随机数生成
 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)
 # 返回值
 return number
 
 
# 主模块
if __name__ == "__main__":
 # 函数调用
 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)
 # 打印结果
 print(n)
 # 结果:3.275192443463058

import numpy as np 
# 定义从均匀分布中获取随机数的函数
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均匀分布的下界
 :param high: 均匀分布的上界
 :return: 从均匀分布中产生的随机数
 """
 # 均匀分布的随机数生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 主模块
if __name__ == "__main__":
 # 函数调用
 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)
 # 打印结果
 print(n)
 # 结果:2.4462417140153114

import numpy as np
import random
 
 
# 定义从均匀分布中获取随机数的函数
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均匀分布的下界
 :param high: 均匀分布的上界
 :return: 从均匀分布中产生的随机数
 """
 # 均匀分布的随机数生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
 """
 :param number_list:数字列表
 :param pro_list:数字对应的概率列表
 :return:按概率从数字列表中抽取的数字
 """
 # 用均匀分布中的样本值来模拟概率
 x = random.uniform(0, 1)
 # 累积概率
 cum_pro = 0.0
 # 将可迭代对象打包成元组列表
 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
 cum_pro += number_pro
 if x < cum_pro:
  # 返回值
  return number
 
 
# 主模块
if __name__ == "__main__":
 # 数字列表
 num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 # 对应的概率列表
 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
 # 函数调用
 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
 # 打印结果
 print(n)
 # 结果:1

import numpy as np
import random
 
 
# 定义从均匀分布中获取随机数的函数
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均匀分布的下界
 :param high: 均匀分布的上界
 :return: 从均匀分布中产生的随机数
 """
 # 均匀分布的随机数生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
 """
 :param number_list:数字列表
 :param pro_list:数字对应的概率列表
 :return:按概率从数字列表中抽取的数字
 """
 # 用均匀分布中的样本值来模拟概率
 x = random.uniform(0, 1)
 # 累积概率
 cum_pro = 0.0
 # 将可迭代对象打包成元组列表
 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
 cum_pro += number_pro
 if x < cum_pro:
  # 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值
  num = get_uniform_random_number(number, number - 1)
  # 返回值
  return num
 
 
# 主模块
if __name__ == "__main__":
 # 数字列表
 num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 # 对应的概率列表
 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
 # 函数调用
 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
 # 打印结果
 print(n)
 # 结果:3.49683787011193