如何从自定义分布中编写采样算法？答案

【问题标题】：How to write a sampling algorithm from a custom distribution?如何从自定义分布中编写采样算法？
【发布时间】：2014-06-08 13:39:56
【问题描述】：

我正在生成随机星系，其视线速度来自 正态分布，随机位置也来自 2d 高斯。从 NFW 配置文件 给出的这些位置更实际一点：

rho(r) = rho_0/(r/R_s*(1+r/R_s)^2

其中rho_0 和R_s 是常量参数。

我如何编写一个算法来从这个分布中采样？

基本上，我试图将数百个遵循这种密度分布的星系扑灭。

我一直在使用 numpy.random.normal 从 Gaussians 中进行采样，但我想从 NFW 配置文件而不是 Gaussians 中进行采样。我敢肯定，一些统计培训可能是一个不错的起点，但正确的方向会很有帮助，非常感谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

假设你有一个函数 rho(r)，它从 [0..1] 中获取值并从 [0..1] 中返回值，那么这很容易：

def getRhoSample():
  #get uniform random number
  value = numpy.random.random()

  #sample my custom function
  return rho(value)

【讨论】：