服从帕累托分布的随机数

以下是Python中生成服从帕累托分布的随机数的例子：

import numpy as np

# 生成服从帕累托分布的随机数
a = 3.0 # 分布形状参数
size = 5 # 生成随机数的个数
pareto_random = np.random.pareto(a, size)
print(pareto_random)

输出：

[0.123 0.019 0.008 0.012 0.013]

相关问题

R语言如何生成服从帕累托分布的随机数？

在R语言中，可以使用以下方法生成服从帕累托分布的随机数：

# 安装并加载actuar库
install.packages("actuar")
library(actuar)

# 生成服从帕累托分布的随机数
n <- 100  # 生成的随机数个数
shape <- 3  # 帕累托分布的形状参数

random_values <- rpareto(n, shape)

在上述代码中，我们首先需要安装并加载`actuar`库。然后，使用`rpareto()`函数来生成服从帕累托分布的随机数，其中`n`是生成的随机数个数，`shape`是帕累托分布的形状参数。

请根据自己的需求修改`n`和`shape`的值。生成的随机数将存储在`random_values`变量中。

逆变换法R语言如何生成服从帕累托分布的随机数？

使用逆变换法（inverse transform method），可以通过均匀分布的随机数生成服从帕累托分布的随机数。以下是在R语言中使用逆变换法生成服从帕累托分布的随机数的示例代码：

# 生成服从帕累托分布的随机数
n <- 100  # 生成的随机数个数
shape <- 3  # 帕累托分布的形状参数

# 生成均匀分布的随机数
uniform_values <- runif(n)

# 计算服从帕累托分布的随机数
pareto_values <- (1 / uniform_values)^(1/shape)

在上述代码中，我们首先指定了生成的随机数个数（`n`）和帕累托分布的形状参数（`shape`）。然后，使用`runif()`函数生成均匀分布的随机数，存储在`uniform_values`变量中。最后，根据逆变换法计算服从帕累托分布的随机数，并将其存储在`pareto_values`变量中。

请根据自己的需求修改`n`和`shape`的值。生成的服从帕累托分布的随机数将存储在`pareto_values`变量中。