python 实现 n个点 均匀分布
时间: 2023-05-12 09:00:53 浏览: 279
要实现n个点的均匀分布,可以使用Python中的numpy库。首先,我们需要生成n个随机数,这些随机数需要均匀地分布在一个给定的范围内,比如[0,1]。
我们可以使用numpy库中的random模块的rand函数来生成这些随机数。具体来说,我们可以使用numpy.random.rand(n)函数生成一个长度为n的数组,其中每个元素都是[0,1]之间的随机数。
接下来,我们需要将这些随机数映射到我们希望的分布范围内,比如[-1,1]。我们可以使用numpy的interp函数来完成这个操作,具体来说,我们可以使用以下代码:
import numpy as np
# 生成n个[0,1]之间的随机数
random_numbers = np.random.rand(n)
# 将这些随机数映射到[-1,1]之间
mapped_numbers = np.interp(random_numbers, (0, 1), (-1, 1))
这样就可以得到一个由n个在[-1,1]之间均匀分布的点组成的数组。如果希望将这些点绘制成图形,可以使用matplotlib库来完成。比如,以下代码可以将这些点绘制成一个散点图:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(mapped_numbers, np.zeros(n))
plt.show()
这样就可以得到一个在坐标轴上均匀分布的散点图了。
相关问题
用python让矩形内的点均匀分布
您好,我可以回答这个问题。可以使用numpy库中的meshgrid函数生成网格点,再通过循环将网格点坐标加上一个随机偏移量,使得点的位置更加随机化。具体实现可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义矩形的边界
xmin, xmax, ymin, ymax = 0, 10, 0, 5
# 定义网格点的数量
n = 50
# 生成网格点
x, y = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, n), np.linspace(ymin, ymax, n))
# 添加随机偏移量
delta = 0.1
x += np.random.uniform(-delta, delta, size=(n, n))
y += np.random.uniform(-delta, delta, size=(n, n))
# 绘制点的分布
plt.scatter(x, y, s=5)
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.ylim(ymin, ymax)
plt.show()
```
希望能对您有所帮助。
python实现N-HiTS代码
以下是一个基本的 Python 实现 N-HiTS 的代码:
```python
import numpy as np
def n_hits(n, p):
"""
:param n: int, the number of trials
:param p: float, the probability of success
:return: int, the number of successes in n trials
"""
successes = 0
for i in range(n):
if np.random.uniform() < p:
successes += 1
return successes
```
这个函数使用 NumPy 库中的随机数生成器来模拟 Bernoulli 实验。在每次实验中,函数生成一个在0和1之间均匀分布的随机数,如果这个随机数小于成功概率 `p`,则将成功次数增加1。最后,函数返回成功次数。