如何生成偏向某一范围内某一值的随机数？
如何生成偏向某一范围内某一值的随机数？
提问于 2015-03-29 10:43:38
比方说，如果我想在min和max之间生成一个无偏的随机数，我会这样做：
var rand = function(min, max) {
return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
};但是，如果我想在min和max之间生成一个随机数，但更偏向于min和max之间的值D，该怎么办？最好用概率曲线来说明：
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2015-03-31 00:32:54
乐趣:使用图像作为密度函数。对随机像素进行采样，直到得到黑色像素，然后取x坐标。
代码：
getPixels = require("get-pixels"); // npm install get-pixels
getPixels("distribution.png", function(err, pixels) {
var height, r, s, width, x, y;
if (err) {
return;
}
width = pixels.shape[0];
height = pixels.shape[1];
while (pixels.get(x, y, 0) !== 0) {
r = Math.random();
s = Math.random();
x = Math.floor(r * width);
y = Math.floor(s * height);
}
return console.log(r);
});输出示例：
0.7892316638026386
0.8595335511490703
0.5459279934875667
0.9044852438382804
0.35129814594984055
0.5352215224411339
0.8271261665504426
0.4871773284394294
0.8202084102667868
0.39301465335302055根据口味进行缩放。
Stack Overflow用户
发布于 2015-03-30 01:50:47
为了好玩，这里有一个依赖于Gaussian function的版本，正如SpiderPig对您的问题的评论中所提到的那样。高斯函数应用于1到100之间的随机数，其中钟形的高度表示最终值与N的接近程度。我将度数D解释为最终值接近N的可能性有多大，因此D对应于钟形的宽度- D越小，偏差越小。显然，这个例子可以进一步校准。
(我复制了Ken Fyrstenberg的canvas方法来演示该功能。)
function randBias(min, max, N, D) {
var a = 1,
b = 50,
c = D;
var influence = Math.floor(Math.random() * (101)),
x = Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
return x > N
? x + Math.floor(gauss(influence) * (N - x))
: x - Math.floor(gauss(influence) * (x - N));
function gauss(x) {
return a * Math.exp(-(x - b) * (x - b) / (2 * c * c));
}
}
var ctx = document.querySelector("canvas").getContext("2d");
ctx.fillStyle = "red";
ctx.fillRect(399, 0, 2, 110);
ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.07)";
(function loop() {
for (var i = 0; i < 5; i++) {
ctx.fillRect(randBias(0, 600, 400, 50), 4, 2, 50);
ctx.fillRect(randBias(0, 600, 400, 10), 55, 2, 50);
ctx.fillRect(Math.random() * 600, 115, 2, 35);
}
requestAnimationFrame(loop);
})();<canvas width=600></canvas>
Stack Overflow用户
发布于 2015-03-29 11:27:23
比方说，当你使用Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;时，你实际上是在创建一个均匀的分布。要获得图表中的数据分布，您需要的是具有非零偏度的分布。
有不同的技术可以获得这些类型的分布。这是在stackoverflow上找到的测试版的example。
以下是链接中总结的示例：
unif = Math.random() // The original uniform distribution.我们可以通过以下方式将其转换为beta发行版
beta = sin(unif*pi/2)^2 // The standard beta distribution为了得到图表中显示的偏斜度，
beta_right = (beta > 0.5) ? 2*beta-1 : 2*(1-beta)-1;您可以将值1更改为任何其他值，以使其倾斜为其他值。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/29325069
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