相关疑难解决方法(0)

import random
pos = ["A", "B", "C"]
x = random.choice["A", "B", "C"]

这段代码给了我"A","B"或"C"的概率相等.当你想要30%的"A",40%的"B"和30%概率的"C"时,是否有一种很好的表达方式？

我想用montecarlo类型模拟来总结任意数量的概率分布.我想随机抽样某些东西的连续分布,并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中,最终得到它们组合的概率分布.分布本身是经验的 - 它们不是函数,而是以P99 = 2.4,P90 = 7.12,P50 = 24.53,P10 = 82.14等形式(实际上存在一堆这些点).分布或多或少是对数正态的,因此将它们近似为对数正态可能会很好,如果这是必要的话.但是我怎么能进入SciPy的lognorm函数呢？或者在SciPy中使用其他方式,或者通常使用python？

我希望我很清楚我想要做什么.非常感谢,Alex

我有一个像这样的概率密度函数:

def p1(x):
    return ( sin(x) ** (-0.75) ) / (4.32141 * (x ** (1/5)))

我想[0; 1]用这个去除随机值pdf.我怎么做随机值？

我有一个带概率密度函数的分段四次分布：

p(x)= c(x/a)^2 if 0?x<a; 
      c((b+a-x)^2/b)^2 if a?x?b;
      0 otherwise

假设 c、a、b 是已知的，我试图从分布中抽取 100 个随机样本。我怎样才能用 numpy/scipy 做到这一点？