作者：小伍哥

來源： AI入門學習

這篇文章繼續給大家介紹python中的隨機模塊，隨機數可以用于數學，游戲，安全等領域中，還經常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平時數據分析各種分布的數據構造也會用到。

12 uniform

描述：產生[a,b]范圍內一個隨機浮點數。uniform()的a，b參數不需要遵循a<=b的規則，即a小b大也可以，此時生成[b,a]范圍內的隨機浮點數。

語法：random.uniform(x, y)

random.uniform(10, 11)
10.789198208817488

13 triangular

描述：返回一個low <= N <=high的三角形分布的隨機數。參數mode指明眾數出現位置。

語法：random.triangular(low, high, mode)

data = [random.triangular(2,2,3) for i in range(20000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖無法顯示

14 vonmisesvariate

描述：卡帕分布

語法：vonmisesvariate(mu, kappa)

data = [random.vonmisesvariate(2,2) for i in range(20000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

15 weibullvariate

描述：威布爾分布

語法：random.weibullvariate(alpha, beta)

data = [random.weibullvariate(1,2) for i in range(20000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

16 betavariate

描述：?β分布

語法：random.betavariate(alpha, beta)

data = [random.betavariate(1,2) for i in range(20000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

?17 expovariate

描述：指數分布

語法：random.expovariate(lambd)

data = [random.expovariate(2) for i in range(50000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

18 gammavariate

描述：?伽馬分布

語法：random.gammavariate(alpha, beta)

data = [random.gammavariate(2,2) for i in range(50000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

19 gauss

描述：高斯分布

語法：random.gauss(mu, sigma)

data = [random.gauss(2,2) for i in range(50000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

20 lognormvariate

描述：對數正態分布

語法：random.lognormvariate(mu, sigma)

示例：

data = [random.lognormvariate(4,2) for i in range(50000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

21 normalvariate

描述：?正態分布

語法：random.normalvariate(mu, sigma)

data = [random.normalvariate(2,4) for i in range(20000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

22 paretovariate

描述：帕累托分布

語法：random.paretovariate(alpha)

data = [random.paretovariate(4) for i in range(50000)]
#直方圖
plt.hist(data, bins=100,  color="#FF0000", alpha=.7)
#密度圖
sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000")

直方圖

密度圖

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