Question

我在python中使用numpy模块生成随机数。当我需要以连续间隔（例如[a，b]）生成随机数时，我将使用

(b-a)*np.random.rand(1)+a

但是现在我需要在[a，b]和[c，d]区间生成一个统一的随机数，该怎么办？

我想生成一个随机数，该随机数在所有间隔的长度上均是统一的。我没有以相等的概率选择一个间隔，然后在该间隔内生成一个随机数。如果[a，b]和[c，d]的长度相等，则此用法没有问题，但是当间隔的长度不相等时，此方法生成的随机数将不完全均匀。

Answer 1

您可以做类似的事情

a,b,c,d = 1,2,7,9
N = 10
r = np.random.uniform(a-b,d-c,N)
r += np.where(r<0,b,c)
r
# array([7.30557415, 7.42185479, 1.48986144, 7.95916547, 1.30422703,
#        8.79749665, 8.19329762, 8.72669862, 1.88426196, 8.33789181])

Answer 2

您可以使用

np.random.uniform(a,b)

对于您在a和b之间的随机数（包括a但不包括b）

因此，对于[a，b]和[c，d]中的随机数，可以使用

np.random.choice( [np.random.uniform(a,b) , np.random.uniform(c,d)] )

Answer 3

这是食谱：

def random_multiinterval(*intervals, shape=(1,)):
    # FIXME assert intervals are valid and non-overlapping
    size = sum(i[1] - i[0] for i in intervals)
    v = size * np.random.rand(*shape)
    res = np.zeros_like(v)
    for i in intervals:
        res += (0 < v) * (v < (i[1] - i[0])) * (i[0] + v)
        v -= i[1] - i[0]
    return res

In [11]: random_multiinterval((1, 2), (3, 4))
Out[11]: array([1.34391171])

In [12]: random_multiinterval((1, 2), (3, 4), shape=(3, 3))
Out[12]:
array([[1.42936024, 3.30961893, 1.01379663],
       [3.19310627, 1.05386192, 1.11334538],
       [3.2837065 , 1.89239373, 3.35785566]])

注意：即使它们的大小不同，它也会均匀分布在N个（不重叠）的间隔上。

Answer 4

您可以仅指定[a，b]或[c，d]可能性的概率，然后相应地生成：

import numpy as np
import random

random_roll = random.random()
a = 1
b = 5
c = 7
d = 10
if random_roll > .5: # half the time we will use [a,b]
    my_num = (b - a) * np.random.rand(1) + a
else: # the other half we will use [c,d]
    my_num = (d - c) * np.random.rand(1) + c
print(my_num)

如何使用numpy在分段间隔上生成随机数

4 个答案: