python的numpy 能生成一定概率分布的隨機數，但如果需要更具體的概率密度，累積概率，就要使用scipy.stats。scipy.stats用于統(tǒng)計分析，統(tǒng)計工具和隨機過程的概率，各個隨機過程的隨機數生成器可以從numpy.random中找到。本文介紹python中使用scipy.stats產生隨機數的原理及實例。

1、scipy.stats正態(tài)分步格式

scipy.stats #生成指定分布

scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望, scale=標準差, size=生成隨機數的個數) #從泊松分布中生成指定個數的隨機數

2、使用說明

norm.rvs通過loc和scale參數可以指定隨機變量的偏移和縮放參數，這里對應的是正態(tài)分布的期望和標準差。

size得到隨機數數組的形狀參數。

3、scipy.stats使用實例：產生隨機數

#1. random number
#np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
rv_unif = st.uniform.rvs(size=10)
print(rv_unif)
rv_norm=st.norm.rvs(loc = 5,scale = 1,size =(2,2))
print(rv_norm)
rv_beta=st.beta.rvs(size=10,a=4,b=2)
print(rv_beta)

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