如何利用Python构造常见概率分布的随机样本？

1. 讨论常见的概率分布类型首先需要进行分类，即分为离散分布和连续分布，本文将利用Python构造常见的离散分布包括：离散型均匀分布、二项分布、泊松分布以及常见的连续分布：连续型均匀分布、指数分布、正态分布的随机样本；每个函数相关参数的理解需要对于概率分布有所了解。

2. 离散型均匀分布：以下代码将以相同概率1/9随机生成一个0-9之间的整数

import random
print(random.randint(0,9))

3. 二项分布：以下代码将随机生成一个服从二项分布变量的随机样本

from numpy import random
x=random.binomial(n=10,p=0.9)
print(x)

4. 泊松分布：以下代码将随机生成十个服从泊松分布的随机变量的样本

from numpy import random
x=random.poisson(lam=2,size=10)
print(x)

5.连续型均匀分布：以下代码将随机生成一个服从连续型均匀分布的随机变量的样本

from numpy import random
x=random.uniform(low=0.0,high=2.0)
print(x)

6.指数分布：以下代码将随机生成一个服从指数分布的随机变量的样本

from numpy import random
x=random.exponential(scale=2)
print(x)

7.正态分布：以下代码将随机生成一个服从正态分布的随机变量的样本

from numpy import random
x=random.exponential(scale=2)
print(x)