将 numpy.random.lognormal 限制在给定范围内，Python答案

【问题标题】：Restricting numpy.random.lognormal to a given range, Python将 numpy.random.lognormal 限制在给定范围内，Python
【发布时间】：2018-08-23 23:18:39
【问题描述】：

我正在尝试使用适合年龄数据集的对数正态分布对随机数进行采样。

Age_abscess = numpy.random.lognormal(mean=numpy.log(29.9090909),
              sigma=numpy.log(11.6574484),size=None)

我有时会得到 ^23 且小于 1 的曲调的答案。鉴于我希望这些是年龄，有没有办法将平局限制在 0 到 100 之间？

编辑：经过一番头脑风暴后，我想出了：

def lognormal(mean,sigma):
    age = numpy.random.lognormal(mean=numpy.log(mean),sigma=numpy.log(sigma),size=None)
    if 0>= age <= 100:
    age=age
return age

但是，这只会运行一次，所以我必须弄清楚如何循环它直到它满足条件。之前可能有人问过这个问题——如果我找到答案会更新。

【问题讨论】：

条件句中有缩进错误

标签： python numpy random

【解决方案1】：

def lognormal(mean,sigma):
    while True:
        age = np.random.lognormal(mean=np.log(mean),sigma=np.log(sigma),size=None)
        if age >= 0 and age <= 100:
            break
    return age

接受的答案应该不起作用。可能我很困惑

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎正在寻找截断的对数正态分布。 Numpy 没有，但您可以找到其他自定义实现，例如 this one：

如果您的年龄条件不满足，您的另一个选择是丢弃您的绘图并重复它！

编辑：如果您想删除不需要的值，只需将代码中的 for 替换为 while：

编辑 2：正如 kevinkayaks 指出的那样，您需要创建一个无限循环并在满足您的条件后中断！

def lognormal(mean,sigma):
    while True:
        age = numpy.random.lognormal(mean=numpy.log(mean),sigma=numpy.log(sigma),size=None)
        if age>=0 and age <= 100:
            break
    return age

【讨论】：

谢谢！您对我如何实现丢弃抽奖消息有什么建议吗？
看看我更新的答案！只需要用 while 替换 for :)

【解决方案3】：

以上答案仅适用于单个值。如果您想要该范围内的值向量，您可以无限循环，直到获得一系列神奇地适合您的范围的值，或者您可以通过从基本分布中重新绘制样本来替换范围之外的值（替换例外）。

i = 0
while True:
   # for first iteration, make an initial vector of random values
   if i == 0:
       V = np.round(np.random.lognormal(mu, sigma, 1000),2)

   #Make binary vectors for those values that are out of range and in range
   V_outRange = (V > 100) + 0.
   V_good = (V < 100) + 0.

   #keep the values in range
   V_ok = np.multiply(V, V_good)

   #Resample values that are out of range
   V_next = np.round(np.multiply(V_outRange, np.random.lognormal(mu, sigma, 1000)),2)

   #Re-combine previous in-range values with newly sampled values
   V = V_ok + V_next

   #check to see if all values are in range, if not re-loop
   if (np.count_nonzero(V > 100)) == 0:
       break

   i += 1

【讨论】：