如何使用numpy在分段间隔上生成随机数

Question

我在python中使用numpy模块来生成随机数，当我需要在[a， b]等连续间隔内生成随机数时，我会使用

(b-a)*np.random.rand(1)+a

但是现在我需要在区间[a，b]和[c，d]中生成一个统一的随机数，我该怎么办？

我想生成一个在所有区间长度上均一的随机数，我不选择概率相等的区间，然后在区间内生成一个随机数，如果[a， b]和[c， d]长度相等，这种使用没有问题，但是当区间长度不相等时，这种方法生成的随机数不是完全均匀的。

Answer 1

这里有一个食谱:

def random_multiinterval(*intervals, shape=(1,)):
    # FIXME assert intervals are valid and non-overlapping
    size = sum(i[1] - i[0] for i in intervals)
    v = size * np.random.rand(*shape)
    res = np.zeros_like(v)
    for i in intervals:
        res += (0 < v) * (v < (i[1] - i[0])) * (i[0] + v)
        v -= i[1] - i[0]
    return res

In [11]: random_multiinterval((1, 2), (3, 4))
Out[11]: array([1.34391171])

In [12]: random_multiinterval((1, 2), (3, 4), shape=(3, 3))
Out[12]:
array([[1.42936024, 3.30961893, 1.01379663],
       [3.19310627, 1.05386192, 1.11334538],
       [3.2837065 , 1.89239373, 3.35785566]])

注意：这均匀分布在N个（非重叠）间隔上，即使它们具有不同的大小。

Answer 2

你可以使用

np.random.uniform(a,b)

对于介于a和b之间的随机数（包括a但不包括b）

所以对于[a， b]和[c， d]中的随机数，可以使用

np.random.choice( [np.random.uniform(a,b) , np.random.uniform(c,d)] )

Answer 3

你可以这样做

a,b,c,d = 1,2,7,9
N = 10
r = np.random.uniform(a-b,d-c,N)
r += np.where(r<0,b,c)
r
# array([7.30557415, 7.42185479, 1.48986144, 7.95916547, 1.30422703,
#        8.79749665, 8.19329762, 8.72669862, 1.88426196, 8.33789181])