统一（）和三角形（）有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between uniform() and triangular()?统一（）和三角形（）有什么区别？
【发布时间】：2023-04-10 13:43:02
【问题描述】：

据我了解，random 模块有一组方法，其中 uniform() 和 triangular() 都返回两个给定参数之间的随机浮点数。他们之间没有区别吗？是否有任何特定情况下我们应该使用一个而不是另一个？

【问题讨论】：

如果你投掷一个骰子，你会使用均匀分布。每个结果 1 ... 6 具有相同的概率。如果你掷一对骰子，你使用的是三角形分布。 2 (1 + 1) 和 12 (6 + 6) 的概率远低于 7 (1 + 6, 2 + 5, 3 + 4, 4 + 3, 5 + 2, 6 + 1)。

标签： python python-3.x random methods floating-point

【解决方案1】：

文档

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random.uniform(a, b) 返回一个随机浮点数 N，使得 a

端点值 b 可能包含在范围内，也可能不包含在范围内，具体取决于等式 a + (b-a) * random() 中的浮点舍入。

random.triangular（低，高，模式）返回一个随机浮点数 N 使得 low

区别

所以random.triangular 模拟了一个triangular distribution，它与uniform distribution 非常相似。

方法使用的主要区别在于random.triangular 的mode 参数，它提供了对分布的更精细级别的控制。

对于常规的Uni(a,b) 分发，您可能应该使用random.uniform。根据 Wiki，即使模式设置为 0，三角分布也不与均匀分布相同

a = 0、b = 1 和 c = 0 的分布是 X = |X1 − X2| 的分布，其中 X1、X2 是两个具有标准均匀分布的独立随机变量。

所以random.triangular 应该精确地用于使用三角分布。

示例

这是一个简单的例子，突出了两种方法的差异/相似之处

import random


# Set Seed for reproducibility
random.seed(123)

# Parameters
lo: int = 0
hi: int = 100
mode: int = 10
sample_size: int = int(1e+6)

# Samples
uni = (random.uniform(lo, hi) for _ in range(sample_size))
tri1 = (random.triangular(lo, hi, mode) for _ in range(sample_size))
tri2 = (random.triangular(lo, hi) for _ in range(sample_size))


# Printing averages
print(round(sum(uni) / sample_size, 2))
# 50.01
print(round(sum(tri1) / sample_size, 2))
# 36.68
print(round(sum(tri2) / sample_size, 2))
# 50.0

【讨论】：