import numpy as np
 
 
# 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_normal_random_number(loc, scale):
 """
 :param loc: 正態(tài)分布的均值
 :param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差
 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
 """
 # 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成
 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)
 # 返回值
 return number
 
 
# 主模塊
if __name__ == "__main__":
 # 函數(shù)調(diào)用
 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)
 # 打印結(jié)果
 print(n)
 # 結(jié)果:3.275192443463058

import numpy as np 
# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均勻分布的下界
 :param high: 均勻分布的上界
 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
 """
 # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 主模塊
if __name__ == "__main__":
 # 函數(shù)調(diào)用
 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)
 # 打印結(jié)果
 print(n)
 # 結(jié)果:2.4462417140153114

import numpy as np
import random
 
 
# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均勻分布的下界
 :param high: 均勻分布的上界
 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
 """
 # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
 """
 :param number_list:數(shù)字列表
 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表
 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字
 """
 # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率
 x = random.uniform(0, 1)
 # 累積概率
 cum_pro = 0.0
 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表
 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
 cum_pro += number_pro
 if x < cum_pro:
  # 返回值
  return number
 
 
# 主模塊
if __name__ == "__main__":
 # 數(shù)字列表
 num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 # 對(duì)應(yīng)的概率列表
 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
 # 函數(shù)調(diào)用
 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
 # 打印結(jié)果
 print(n)
 # 結(jié)果:1

import numpy as np
import random
 
 
# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
def get_uniform_random_number(low, high):
 """
 :param low: 均勻分布的下界
 :param high: 均勻分布的上界
 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)
 """
 # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成
 number = np.random.uniform(low, high)
 # 返回值
 return number
 
 
# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)
def get_number_by_pro(number_list, pro_list):
 """
 :param number_list:數(shù)字列表
 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表
 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字
 """
 # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率
 x = random.uniform(0, 1)
 # 累積概率
 cum_pro = 0.0
 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表
 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):
 cum_pro += number_pro
 if x < cum_pro:
  # 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機(jī)抽取一個(gè)值
  num = get_uniform_random_number(number, number - 1)
  # 返回值
  return num
 
 
# 主模塊
if __name__ == "__main__":
 # 數(shù)字列表
 num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 # 對(duì)應(yīng)的概率列表
 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]
 # 函數(shù)調(diào)用
 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)
 # 打印結(jié)果
 print(n)
 # 結(jié)果:3.49683787011193