如何生成偏向某个范围内一个值的随机数？

Question

比如说,如果我想在min和之间生成一个无偏的随机数max,我会这样做:

var rand = function(min, max) {
    return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
};

但是,如果我想要的生成之间的随机数min,并max更偏向价值N之间min并max在一定程度上D？最好用概率曲线来说明它:

Answer 1

这是一种方式:

• 获取最小 - 最大范围内的随机数
• 获取随机标准化混合值
• 基于随机混合随机混合偏差

即,伪:

Variables:
  min = 0
  max = 100
  bias = 67      (N)
  influence = 1  (D) [0.0, 1.0]

Formula:
  rnd = random() x (max - min) + min
  mix = random() x influence
  value = rnd x (1 - mix) + bias x mix

混合因子可以通过次要因子来减少,以设置它应该影响多少(即mix * factor,因子是[0,1]).

演示

这将绘制一个有偏差的随机范围.上部带有1个影响,最低0.75影响.此处的偏差设定在该范围内的2/3位置.底部带没有(故意)偏见进行比较.

var ctx = document.querySelector("canvas").getContext("2d");
ctx.fillStyle = "red"; ctx.fillRect(399,0,2,110);  // draw bias target
ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.07)";

function getRndBias(min, max, bias, influence) {
    var rnd = Math.random() * (max - min) + min,   // random in range
        mix = Math.random() * influence;           // random mixer
    return rnd * (1 - mix) + bias * mix;           // mix full range and bias
}

// plot biased result
(function loop() {
  for(var i = 0; i < 5; i++) {  // just sub-frames (speedier plot)
    ctx.fillRect( getRndBias(0, 600, 400, 1.00),  4, 2, 50);
    ctx.fillRect( getRndBias(0, 600, 400, 0.75), 55, 2, 50);
    ctx.fillRect( Math.random() * 600          ,115, 2, 35);
  }
  requestAnimationFrame(loop);
})();

<canvas width=600></canvas>

Answer 2

只是为了好玩，这里有一个依赖于高斯函数的版本，如 SpiderPig 对您的问题的评论中所述。高斯函数应用于 1 到 100 之间的随机数，其中钟形的高度表示最终值与 的接近程度N。我将度数解释为D最终值接近 的可能性N，因此D对应于钟形的宽度 - 越小D，偏差的可能性越小。显然，该示例可以进一步校准。

（我复制了 Ken Fyrstenberg 的画布方法来演示该功能。）

function randBias(min, max, N, D) {
  var a = 1,
      b = 50,
      c = D;

  var influence = Math.floor(Math.random() * (101)),
    x = Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;

  return x > N 
         ? x + Math.floor(gauss(influence) * (N - x)) 
         : x - Math.floor(gauss(influence) * (x - N));

  function gauss(x) {
    return a * Math.exp(-(x - b) * (x - b) / (2 * c * c));
  }
}

var ctx = document.querySelector("canvas").getContext("2d");
ctx.fillStyle = "red";
ctx.fillRect(399, 0, 2, 110);
ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.07)";

(function loop() {
  for (var i = 0; i < 5; i++) {
    ctx.fillRect(randBias(0, 600, 400, 50), 4, 2, 50);
    ctx.fillRect(randBias(0, 600, 400, 10), 55, 2, 50);
    ctx.fillRect(Math.random() * 600, 115, 2, 35);
  }
  requestAnimationFrame(loop);
})();

<canvas width=600></canvas>

Answer 3

乐趣：使用图像作为密度函数。对随机像素进行采样，直到得到黑色像素，然后取 x 坐标。

代码：

getPixels = require("get-pixels"); // npm install get-pixels

getPixels("distribution.png", function(err, pixels) {
  var height, r, s, width, x, y;
  if (err) {
    return;
  }
  width = pixels.shape[0];
  height = pixels.shape[1];
  while (pixels.get(x, y, 0) !== 0) {
    r = Math.random();
    s = Math.random();
    x = Math.floor(r * width);
    y = Math.floor(s * height);
  }
  return console.log(r);
});

示例输出：

0.7892316638026386
0.8595335511490703
0.5459279934875667
0.9044852438382804
0.35129814594984055
0.5352215224411339
0.8271261665504426
0.4871773284394294
0.8202084102667868
0.39301465335302055

根据口味称量。