一维硬核泊松点过程MHCP

最近用到一维硬核随机点过程模拟车辆在路上的分布。

代码如下：

def mhcp(rho,  len, dist)->list:
    """
    rho：泊松分布点密度；
    len：分布在长为len的一维空间上；
    dist：硬核距离
    """
    num = np.random.poisson(rho)
    coor = np.random.rand(num) * len  # mark
    sort = np.sort(coor)
    mhcp = []
    i, j = 0, 0
    try:
        mhcp.append(sort[0])
        while i < num:  # select
            if sort[i] - sort[j] >= dist:
                mhcp.append(sort[i])
                j = i
            i += 1
    except IndexError:
        pass
    return mhcp

调用示例：

temp = mhcp(50, 1000, 20)
plt.scatter(temp, np.zeros_like(temp))
plt.show()

结果如下：