Question

假设您有一个2D区域，并且您希望通过设置

在其中生成随机点

x = random() * width 
y = random() * height

这些点聚集在该区域的中心周围？我记得读过一些他们会说的话，但我不知道为什么，以及如何防止它。

Answer 1

真正的随机点会产生聚类（或团块） - 这种效果可能会在绘制真实世界数据（如癌症病例）时引起混淆，并导致人们认为存在必须由某些事物引起的“热点”。

但是，在生成每次需要新数字时不创建新生成器的随机数时，您还需要小心 - 这将使用相同的种子值，这将导致所有值聚集在一个点上

Answer 2

是。您拥有的点数越少，它们就越能形成集群。

为避免这种情况，您可以使用“分层抽样”。它基本上意味着你将表面均匀分布在较小的区域，并将你的点放在那里。

对于您的示例，您可以将n * n子方格中的平方除以。每个点都会随机放置在它的子方格内。您甚至可以调整随机因子，使模式或多或少随机/规则：

// I assume random() return a number in the range [0, 1).

float randomnessFactor = 0.5;
int n = 100;

for(int ySub=0; ySub<n; ++ySub){
    for(int xSub=0; xSub<n; ++xSub){

        float regularity = 0.5 * (1-randomnessFactor)

        x = regularity + randomnessFactor * random() + xSub / (float) (n-1);
        x = regularity + randomnessFactor * random() + xSub / (float) (n-1);

        plot(x, y);

    }
}

这样做的原因是你实际上并不想要随机性。（团块是随机的。）你想要点均匀分布，但没有规则的模式。将点放在网格上并稍微抵消它们会隐藏规律性。

Answer 3

这取决于随机数发生器的分布。假设分布完全均匀，则这些点可能以合理统一的方式分布。

另外，询问他们是否在中间聚集是假设你没有能力测试这个！

Answer 4

根据我的经验，随机生成的点不会聚集在区域的中心，因为屏幕的每个像素都被选中的概率相同。

虽然使用random（）生成的数字不是真正随机，但它们足以在屏幕上随机放置对象。

Answer 5

如果随机数生成器的random（）函数产生高斯分布，那么是。

Answer 6

如果你使用极坐标而不是carthesian，你会在原点得到一个丛：

r = rand() * Radius;
phi = rand() * 2 * Pi;

原因是从统计上来说，圈r=[0,1]将包含与圈r=[1,2]一样多的点，即使戒指是三倍大。

Answer 7

伪随机点不一定会聚集在一个区域的“中心”周围，但是它们将倾向于聚集在一个区域中的各个随机点上;事实上，这些团块经常比人们想象的更频繁地发生。通常使用所谓的 quasirandom 或low-discrepancy sequences来实现更均匀的空间分布，例如Sobol sequence，其维基百科文章显示的图形说明了Sobol和伪随机序列。

Answer 8

它们不会聚集，但会形成各种有趣的图案，分为2d或3d，具体取决于您使用的生成器。

随机生成的2D点是否聚集在一起，我该如何阻止它？

8 个答案: