订单数小于 E-1 的随机数答案

【问题标题】：Random numbers with orders less than E-1订单数小于 E-1 的随机数
【发布时间】：2021-04-23 14:13:23
【问题描述】：

我目前正在 Python 中进行动力学蒙特卡罗模拟，因此我需要生成 0 到 1 之间的伪随机数，它们遵循均匀分布，但我正在寻找获得在某些点上的数字小于 E-1，例如 0.001。我知道这不会很常见，因为它们毕竟是随机数，但我的问题始于蒙特卡洛的实现。

我的蒙特卡罗模拟中的问题，简而言之，我有一个 constraint_probability=c 和一个 pseudo-random number=r，但是由于我的动态问题，我的条件是我的代码仅在 r 时运行。例如，如果我制作 c=0.001，我的代码永远不会运行。

我的第一个想法是使用random.uniform，但我发现得到的数字至少是E-2的顺序。

后来我想我的问题可以通过做如下函数来解决：

from scipy.stats import uniform


def numrand():
        vec=np.linspace(uniform.ppf(0),uniform.ppf(1), 10000) 
        return random.choice(vec)

我不知道是否有可能获得小于 E-1 的随机数，或者是否是另一种让我的代码运行的方法。

【问题讨论】：

这里根本不清楚你在问什么。一旦您声明随机数在 0 和 1 之间是均匀的，那么均匀性意味着它们同样可能是 0 和 1 之间的任何结果，并且平均只有十分之一的随机数会低于 E-1。如果您想在蒙特卡洛模拟中描述您想要完成的任务，它可能会帮助我们其他人更好地理解您的问题。顺便说一句，一句老程序员的格言是，正确性是第一位的，然后你可以担心优化。
感谢您的建议，我编辑了我的帖子

【解决方案1】：

numpy.random 可能会在这里为您提供帮助，创建 0 到 1 之间的 10000 个随机数，您可以使用均匀分布

np.random.default_rng().uniform(0, 1, 10000)

或者对于旧的 numpy 版本：

np.random.uniform(0, 1, 10000)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以告诉np.random.uniformmax and min value that you want。由于您似乎想要〜10^-5的数字，请询问min=1e-5和max=1e-4：

vec = np.random.uniform(1e-5, 1e-4, 10000)
assert (vec >= 1e-5).all() and (vec < 1e-4).all()

由于样本在半开区间[min, max) 上是均匀分布的，因此您可以放心，您从分布中得到的任何数字都将是 10^-5

这也应该适用于其他发行版。

【讨论】：