已知概率密度函数，从中抽取随机数

要从已知的概率密度函数中抽取随机数，可以使用随机数生成器和反函数变换法。

具体步骤如下：

1. 对于概率密度函数 $f(x)$，求出其累积分布函数 $F(x)$。

2. 使用随机数生成器生成一个 $[0,1]$ 之间的随机数 $u$。

3. 对 $u$ 进行反函数变换，即求解 $F(x)=u$，得到 $x$。

4. $x$ 即为从该概率密度函数中抽取的随机数。

需要注意的是，反函数变换法只适用于单峰的概率密度函数。对于多峰的概率密度函数，可以采用拒绝采样或重要性采样等方法。

相关问题

python函数，已有概率密度函数，求该符合概率密度函数分布的一个数组

可以使用Python中的NumPy库来生成符合概率密度函数分布的随机数。具体方法是使用NumPy中的random模块中的相应概率密度函数对应的函数来生成符合该分布的随机数。

例如，如果已知概率密度函数为正态分布（即高斯分布），可以使用NumPy中的random模块的normal()函数来生成符合该分布的随机数。示例代码如下：

import numpy as np

# 已知概率密度函数为正态分布
def normal_pdf(x, mu, sigma):
    return np.exp(-((x - mu)**2) / (2 * sigma**2)) / np.sqrt(2 * np.pi * sigma**2)

# 生成100个符合该概率密度函数分布的随机数
mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
samples = np.random.normal(mu, sigma, size=100)
print(samples)

以上代码中，normal_pdf()函数是用来计算正态分布概率密度函数的，np.random.normal()函数可以生成指定数量的符合正态分布的随机数，其中的参数分别为正态分布的均值和标准差以及要生成的随机数的数量。

根据不同的概率密度函数，可以使用不同的NumPy中的随机模块的函数来生成符合该分布的随机数。