python中scipy.stats产生随机数实例讲解
python的numpy能生成一定概率分布的随机数，但如果需要更具体的概率密度，累积概率，就要使用scipy.stats。scipy.stats用于统计分析，统计工具和随机过程的概率，各个随机过程的随机数生成器可以从numpy.random中找到。本文介绍python中使用scipy.stats产生随机数的原理及实例。
1、scipy.stats正态分步格式
scipy.stats#生成指定分布 scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望,scale=标准差,size=生成随机数的个数)#从泊松分布中生成指定个数的随机数
2、使用说明
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。
size得到随机数数组的形状参数。
3、scipy.stats使用实例：产生随机数
#1.randomnumber #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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