Python random.betavariate（） 方法

Python 中的 random.betavariate（） 方法生成一个遵循 Beta 分布的随机浮点数。Beta 分布是在区间 [0,1] 上定义的一系列连续概率分布。它取决于两个正参数 alpha （α） 和 beta （β） 的值，这两个参数都必须大于 0。

此 Beta 分布广泛用于对约束在有限区间内的随机变量进行建模，使其成为表示各个字段中的百分比和比例的理想选择。

语法

以下是 betavariate（） 方法的语法 -

 random.betavariate(alpha, beta)

参数

此方法接受以下参数 -

• alpha：这是 Beta 分布的第一个 shape 参数。
• beta：这是 Beta 分布的第二个 shape 参数。

返回值

此方法返回一个遵循 beta 变量分布的随机浮点数。此数字将始终在 [0,1] 范围内（包括 [0,1]）。

示例 1

让我们看一个使用 random.betavariate（） 方法生成单个随机浮点数的基本示例。

import random

# Alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 2
beta = 3

# Generate a random number from the Beta distribution
random_value = random.betavariate(alpha, beta)

print("Random value from Beta distribution:", random_value)

以下是输出 -

注意：由于程序的随机性，每次运行程序时生成的 Output 都会有所不同。

示例 2

此示例使用 random.betavariate（） 方法生成随机浮点数列表。

import random

# Alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 2
beta = 5

# Generate a sample of 10 random numbers from the Beta distribution
random.seed(100)
sample = [random.betavariate(alpha, beta) for _ in range(10)]

print("List of random numbers from Beta distribution:", sample)

在执行上述代码时，您将获得如下所示的类似输出 -

示例 3

这是另一个使用 random.betavariate（） 方法从 beta 变量分布中生成 1000 个随机浮点数的列表的示例。然后，它会计算并打印这些数字的平均值。

import random

# Define alpha and beta for the Beta distribution
alpha = 3
beta = 1

# Generate a sample of 1000 random numbers from the Beta distribution
random.seed(100)
sample = [random.betavariate(alpha, beta) for _ in range(1000)]

# Display the average
print("Average of the sample: ",round(sum(sample) / len(sample), 2))

上述代码的输出如下 -