Мне нужно отобрать 10 равномерно распределенных случайных чисел от 0 до 1. Поэтому я подумал, что следующий код на питоне сделает это:
positions = []
for dummy_i in range(1000000):
positions.append(round(random.random(),1))
Однако при отображении результата на гистограмме результат выглядит следующим образом:
Таким образом, округление, кажется, разрушает равномерное распределение, созданное random.random(). Интересно, что вызывает это и как предотвратить это. Спасибо за вашу помощь!
Кажется, у вас возникла проблема позже в коде... (например, при сборе статистики). Проверьте этот меньший фрагмент:
import random, collections
data = collections.defaultdict(int)
for x in range(1000000):
data[round(random.random(),1)] += 1
print(data)
Вы увидите, что 0 и 1, конечно же, имеют около половины выборок других значений, которые практически однородны.
Например, я получил:
defaultdict(<class 'int'>,
{0.4: 100083,
0.9: 99857,
0.3: 99892,
0.8: 99586,
0.5: 100108,
1.0: 49874, # Correctly about half the others
0.7: 100236,
0.2: 99847,
0.1: 100251,
0.6: 100058,
0.0: 50208}) # Correctly about half the others
Ваш способ построения гистограммы неверен. У вас должно получиться примерно:
50к за 0 и 1
100к на все остальные номера
Но ваш третий бин — от 0,2 включительно до 0,3 включительно, что дает 200 тыс., а ваш четвертый бин — от 0,3 эксклюзивно до 0,4 эксклюзивно, что дает ноль.
Попробуйте создать гистограмму с краями 0,05, 0,15 и т. д., тогда у вас не будет таких ошибок точности.
попробуй это
positions = []
for dummy_i in range(10):
positions.append(random.randint (0, 10) / 10)
Я думаю, что здесь было бы чище и эффективнее использовать Numpy:
import numpy as np
positions = np.random.random(10000)
positions = np.round(positions, decimals=3)
collections.Counter: попробуйтеcollections.Counter(round(random.random(), 1) for _ in range(10**6)), и вы увидите, что количество примерно одинаково для0.1до0.9. - person Mark Dickinson schedule 17.12.2015