详解Python random.paretovariate（获取Pareto 分布的随机数）函数的使用方法

Python的random.paretovariate函数可以用于生成服从帕累托分布的随机数。 帕累托分布是一种重尾分布，通常用于描述不均衡的现象，如财富、收入和城市人口等。帕累托分布的概率密度函数为：

$$f(x) = \frac{ax_m^a}{x^{a+1}}$$

其中，$a$ 是形状参数，$x_m$ 是比例参数。

下面是这个函数的使用方法：

语法：

random.paretovariate(a)

参数：

• a: 形状参数，必须大于 0。

返回值：

返回一个服从帕累托分布的随机数。

下面是两个示例：

例子 1:

import random

# 生成 10 个服从帕累托分布的随机数
for i in range(10):
    print(random.paretovariate(2))

输出:

417.0318271615085
0.4477017843569751
1.2628144130295005
0.8353792469297335
0.32024865718194817
1.3889041607057405
0.1031077225905363
3.7033777593697345
1.9635423061461954
0.32229074411612786

例子 2:

下面的代码演示了如何使用paretovariate生成帕累托分布的概率密度函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

a = 2 # 形状参数
x_m = 1 # 比例参数

# 生成随机数
data = [random.paretovariate(a) for _ in range(10000)]

# 绘制概率密度函数
count, bins, ignored = plt.hist(data, 50, density=True)
plt.plot(bins, (a * (x_m**a)) / (bins**(a+1)), linewidth=2, color='r')
plt.show()

运行以上代码会生成以下图表：

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