Python random.betavariate() 方法

Python 中的 **random.betavariate()** 方法生成一个服从 Beta 分布 的随机浮点数。Beta 分布是一族定义在区间 [0,1] 上的连续概率分布。它取决于两个正参数 alpha (α) 和 beta (β) 的值，这两个参数都必须大于 0。

这种 Beta 分布被广泛用于模拟约束在有限区间内的随机变量，使其成为表示各个领域中百分比和比例的理想选择。

语法

以下是 **betavariate()** 方法的语法：

random.betavariate(alpha, beta)

参数

此方法接受以下参数：

• **alpha:** 这是 Beta 分布的第一个形状参数。

• **beta:** 这是 Beta 分布的第二个形状参数。

返回值

此方法返回一个服从 betavariate 分布的随机浮点数。此数字始终在 [0,1] 范围内（包含边界值）。

示例 1

让我们看看使用 **random.betavariate()** 方法生成单个随机浮点数的基本示例。

import random

# Alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 2
beta = 3

# Generate a random number from the Beta distribution
random_value = random.betavariate(alpha, beta)

print("Random value from Beta distribution:", random_value)

以下是输出：

Random value from Beta distribution: 0.6127913057402181

**注意：**由于其随机性，每次运行程序时生成的输出都会有所不同。

示例 2

此示例使用 **random.betavariate()** 方法生成一个随机浮点数列表。

import random

# Alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 2
beta = 5

# Generate a sample of 10 random numbers from the Beta distribution
random.seed(100)
sample = [random.betavariate(alpha, beta) for _ in range(10)]

print("List of random numbers from Beta distribution:", sample)

执行上述代码时，您将获得如下所示的类似输出：

List of random numbers from Beta distribution: [0.08771503465642065, 0.3103605168954117, 0.20939661454390773, 0.2837877667783816, 0.1266513481787254, 0.14773097492841658, 0.2744865269236881, 0.15785506249274603, 0.2810919299409675, 0.5240571971266883]

示例 3

这是一个使用 **random.betavariate()** 方法从 betavariate 分布生成 1000 个随机浮点数列表的示例。然后计算并打印这些数字的平均值。

import random

# Define alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 3
beta = 1

# Generate a sample of 1000 random numbers from the Beta distribution
random.seed(100)
sample = [random.betavariate(alpha, beta) for _ in range(1000)]

# Display the average
print("Average of the sample: ",round(sum(sample) / len(sample), 2))

上述代码的输出如下所示：

Average of the sample:  0.75