随机数生成器 (scipy.stats.sampling)

此模块包含一组随机数生成器，用于从单变量连续和离散分布中采样。它使用了名为“UNU.RAN”的C库的实现。唯一的例外是RatioUniforms，它是均匀比率方法的纯Python实现。

包装生成器

对于连续分布

NumericalInverseHermite(dist, *[, domain, ...])	基于Hermite插值的CDF逆变换（HINV）。
NumericalInversePolynomial(dist, *[, mode, ...])	基于多项式插值的累积分布函数逆变换 (PINV)。
TransformedDensityRejection(dist, *[, mode, ...])	变换密度拒绝 (TDR) 方法。
SimpleRatioUniforms(dist, *[, mode, ...])	简单均匀比率 (SROU) 方法。
RatioUniforms(pdf, *, umax, vmin, vmax[, c, ...])	使用比率均匀方法从概率密度函数生成随机样本。

对于离散分布

DiscreteAliasUrn(dist, *[, domain, ...])	离散别名-骨灰盒方法。
DiscreteGuideTable(dist, *[, domain, ...])	离散引导表方法。

在 scipy.stats.sampling 中使用的警告/错误

UNURANError

当UNU.RAN库中发生错误时引发。

预定义分布的生成器

要轻松应用上述方法到 scipy.stats 中的一些连续分布，可以使用以下功能：

FastGeneratorInversion(dist, *[, domain, ...])

通过数值反演法对 scipy.stats 中一大类连续分布的CDF进行快速采样。