帶有隨機數生成器的多態性的Python代碼

Question

我想創建一個通用隨機變量，其分布取決於特定條件，然后根據保留的分布生成一個隨機變量序列。 例如，

if (condition):
    RV = np.random.normal

""" The above command will assign the standard normal distribution to RV. 
I do not know how to assign the normal distribution with mean $m$ and variance sigma^2.

"""
else:
    RV = np.random.exponential


""" Similar problem here. I do not know how to assign the shape parameter of the exponential distribution.
 """

""" generate a sample of size 10 from the distribution a """ for i in range(0,9): RV.next() # I would like a generic function "next" to generate the next number in the sequence 

如果滿足條件，以上代碼將創建一個具有標准正態分布的隨機變量，否則它將為RV分配一個具有單位形狀參數的指數生成器。

我想知道如何使用與默認賦值不同的均值（或分布的其他參數）來初始化RV。

Answer 1

使用scipy.stats。 例如

import scipy.stats
r = scipy.stats.uniform() # or other distribution chosen dynamically

random_range = r.rvs(size = 10)

Answer 2

因此，從Haskell之類的語言中就贊揚了部分函數。 基本上，部分函數是一個函數...預填充了一些args 。

Python在2.5及更高版本中還支持部分功能： https : //docs.python.org/2/library/functools.html#functools.partial

from functools import partial

if (condition):
    RV = partial(np.random.normal, loc=avg, scale=stdev)
else:
    RV = partial(np.random.exponential, scale=scale)