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嗨，我想生成一些具有帕累托分布的随机数。我发现使用 numpy 可以做到这一点。但我不知道热塑造结果。例如，我想在范围内得到结果：10-20，但我该如何实现呢？

我知道从 numpy 使用 pareto 的语法

numpy.random.pareto(m, s)

我不明白 m 是干什么用的（我一直在看维基百科，但我一点也不明白）？我知道生成的元组的大小。

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该文档似乎有一个错误，可能会让您感到困惑。

通常调用签名中的参数名称：

numpy.random.pareto(a, size=None)

将参数名称与给定的详细信息匹配：

Parameters
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shape : float, > 0.
    Shape of the distribution.
size : tuple of ints
    Output shape.  If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then
    ``m * n * k`` samples are drawn.

但是您会看到第一个参数同时被称为aand shape。将您想要的形状作为第一个参数传递给函数以获取size数字的分布（它们不是 a tuple，而是 numpy array）。

如果您需要更改第二个参数（在wikipedia上称为 x m），则只需将其添加到所有值中，如文档中的示例所示：

Examples
--------
Draw samples from the distribution:

>>> a, m = 3., 1. # shape and mode
>>> s = np.random.pareto(a, 1000) + m

因此，实现下限是微不足道的：只需将下限用于m：

lower = 10  # the lower bound for your values
shape = 1   # the distribution shape parameter, also known as `a` or `alpha`
size = 1000 # the size of your sample (number of random values)

并创建具有下限的分布：

x = np.random.pareto(shape, size) + lower

但是，Pareto 分布不受上界限制，因此如果您尝试将其截断，它实际上将是分布的截断版本，这并不完全相同，所以要小心。如果形状参数远大于 1，则分布会以代数方式衰减，如 x – (a+1)，因此无论如何您都不会看到很多大值。

如果您选择实现上限，一种简单的方法是生成普通样本，然后删除任何超出限制的值：

upper = 20
x = x[x<upper]  # only values where x < upper

但是现在您的样本大小（可能）更小了。您可以继续添加新的（并过滤掉太大的值），直到大小达到您想要的大小，但是首先使其足够大，然后只使用size它们会更简单：

x = np.random.pareto(shape, size*5/4) + lower
x = x[x<upper][:size]
于 2013-10-22T19:58:17.413 回答
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@askewchan 文档是否已更改？

根据最新的文档，m应该这样使用

a, m = 3., 2.  # shape and mode
s = (np.random.pareto(a) + 1) * m

其中a是形状，m是比例（在维基百科中是 (x m )）。

这是测试代码，预期均值等于模拟结果。

a = 2
m = 10

def subtask_service_time():
    return (numpy.random.pareto(a) + 1) * m

print('Simulation mean:', sum([subtask_service_time() for _ in range(1000)]) / 1000)
print('Excepted mean:', a * m / (a - 1))

>>>>Simulation mean: 20.383399962437686
>>>>Excepted mean: 20.0
于 2016-05-16T10:16:01.280 回答
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生成器不提供版本兼容性保证。

您可以使用numpy.random.Generator.pareto在 Numpy 1.18.1 中生成数字

例如：

a, m = 3., 2.  # shape and mode
s = (np.random.default_rng().pareto(a, 1000) + 1) * m

在帕累托分布中，众数也意味着下限。并且帕累托分布没有上限

形状可以通过 Shape = E / (E - mode) 来计算

于 2020-02-04T09:33:44.873 回答