如何使用 np.random.zipf 为给定的值范围生成随机变量？

Question

我有一个给定的价格范围，我使用随机制服从中获得随机生成的随机结果。 我如何引入np.random.zipf来做同样的事情？

我尝试了以下方法：

a = np.random.zipf((randint(1, 6000000)), size=None)
print(a)

但它似乎没有提供返回值，并且它继续运行代码而没有任何终止

order_total_price_range1 = round(random.uniform(850, 560000), 5)
order_total_price_range2 = round(random.uniform(850, 560000), 5)

我希望从zipf分布中获得最大值和最小值，但目前没有返回任何结果。

Answer 1

虽然@RobinNicole 是正确的 Zipf 分布，但您可以使用离散采样模拟截断的 Zipf。 顺势而为

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def Zipf(a: np.float64, min: np.uint64, max: np.uint64, size=None):
    """
    Generate Zipf-like random variables,
    but in inclusive [min...max] interval
    """
    if min == 0:
        raise ZeroDivisionError("")

    v = np.arange(min, max+1) # values to sample
    p = 1.0 / np.power(v, a)  # probabilities
    p /= np.sum(p)            # normalized

    return np.random.choice(v, size=size, replace=True, p=p)

min = np.uint64(3)
max = np.uint64(8)

q = Zipf(1.2, min, max, 10000)
print(q)

h, bins = np.histogram(q, bins = int(max-min+1),range=(min-0.5,max+0.5))
print(h)
print(bins)

plt.hist(q, bins = bins)
plt.title("Zipf")
plt.show()

会做这样的图表

Answer 2

您不能像使用均匀分布那样调整 Zipf 定律的参数以将其限制在给定的区间内。 原因是 Zipf 分布总是定义在所有正整数的集合上，与其参数无关。