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最佳答案
关于 random.expovariate() 的任何信息不适合你的需求，也很容易推出你自己的版本:
def exponential(beta):
return -beta * math.log(1.0 - random.random())
仅仅为了这个功能而依赖 NumPy 似乎有点矫枉过正。
请注意，此函数接受平均值 beta作为参数，NumPy 版本也是如此，而参数 lambd的 random.expovariate()是 beta 的倒数.
关于python - Python 的随机模块是否可以替代 numpy.random.exponential？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5346008/
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