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这篇CFSDN的博客文章Python随机生成均匀分布在单位圆内的点代码示例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
Python有一随机函数可以产生[0,1)区间内的随机数，但是如果我们想生成随机分布在单位圆上的，那么我们可以首先生成随机分布在单位圆边上的点，然后随机调整每个点距离原点的距离，但是我们发现这个距离不是均匀分布于[0,1]的，而是与扇形的面积相关的 。
我们使用另外的随机函数生成从[0,1)的随机数r，我们发现r<s0的概率为s0，显而易见，如果r为0，那么对应的距离应该为0，如果是1，对应的距离自然也应该是1，假设我们产生了m个随机数，那么小于s0的随机数应该为s0*m左右，而且这些应该对应于扇形面积的s0倍处即图2的小扇形区域，落在这一区域的点应该为s0*m，此时扇形边长为s0^0.5,因此s0对应的距离应该为s0^0.5，因此我们得到的映射函数为y=x^0.5(图1) 。
图1 。
。
图2 。
因此我们对于每个顶点的边长便是产生随机数的算术平方根的大小 。
附代码如下:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
|
# -*- coding:utf-8 -*-
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
if
__name__
=
=
'__main__'
:
samples_num
=
800
t
=
np.random.random(size
=
samples_num)
*
2
*
np.pi
-
np.pi
x
=
np.cos(t)
y
=
np.sin(t)
i_set
=
np.arange(
0
,samples_num,
1
)
for
i
in
i_set:
len
=
np.sqrt(np.random.random())
x[i]
=
x[i]
*
len
y[i]
=
y[i]
*
len
plt.figure(figsize
=
(
10
,
10.1
),dpi
=
125
)
plt.plot(x,y,
'ro'
)
_t
=
np.arange(
0
,
7
,
0.1
)
_x
=
np.cos(_t)
_y
=
np.sin(_t)
plt.plot(_x,_y,
'g-'
)
plt.xlim(
-
1.1
,
1.1
)
plt.ylim(
-
1.1
,
1.1
)
plt.xlabel(
'x'
)
plt.ylabel(
'y'
)
plt.title(
'Random Scatter'
)
plt.grid(
True
)
plt.savefig(
'imag.png'
)
plt.show()
|
图3 。
总结 。
以上就是本文关于Python随机生成均匀分布在单位圆内的点代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！ 。
原文链接：http://blog.csdn.net/u011396359/article/details/53193615 。
最后此篇关于Python随机生成均匀分布在单位圆内的点代码示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python随机生成均匀分布在单位圆内的点代码示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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