跨数字的随机几何分布

Question

我想知道是否可以生成遵循几何分布但位于数字列表内的随机数。

假设我有一个列表，例如：

a = [2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6]

我想随机生成 81 个值，保持 p 值为 .3。

我尝试使用以下内容：

z = np.random.geometric(p=0.3, size=81)

但是我怎样才能只从特定的数字列表中抽取呢？

Answer 1

好吧，我认为这是不可能的，Geometric distribution 是未绑定的。

你可以做类似

import numpy as np

p = 0.3
a = [2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6]

q = np.random.geometric(p, size = 81) - 1
t = [a[k] for k in q]

print(t)

但有时会抛出IndexError异常

您可能会考虑给索引设置上限并自己建立概率，按照

# build normalized geometric-like probabilities
prb = np.asarray([p*(1.0-p)**k for k in range(0, len(a))])
prb /= np.sum(prb)

result = np.random.choice(a, size=81, replace = True, p=prb)

print(result)

跨数字的随机几何分布

Random geometric distribution across numbers

random

distribution

python-3.x