详解Python random.betavariate（获取beta 分布的随机数）函数的使用方法

Python random.betavariate 函数是用于生成随机数的函数，可以生成服从 Beta 分布的随机数。Beta 分布是一种连续概率分布，其形状可变化，典型形态为“U”型或“J”型，可以用于描述在比例和概率分布中的一些问题。

函数定义

random.betavariate(alpha, beta)

参数说明

• alpha：Beta 分布的第一个参数，也称为形状参数（shape parameter），大于 0。
• beta：Beta 分布的第二个参数，也称为形状参数，大于 0。

返回值

• 生成一个 Beta 分布的随机数，范围在 0 和 1 之间。

使用方法

import random

random.betavariate(alpha, beta)

下面是几个实例：

生成服从 Beta 分布的随机数

import random

a = random.betavariate(0.5, 0.5)
print(a)

b = random.betavariate(1, 2)
print(b)

c = random.betavariate(2, 1)
print(c)

输出：

0.9762160624479207
0.5379815473806435
0.36303683174490717

解释：

这里生成了三个服从 Beta 分布的随机数，其中第一个参数和第二个参数相等，即 alpha=beta=0.5。第二个和第三个分别是 alpha=1，beta=2 和 alpha=2，beta=1。可以看到随着参数的变化，生成的随机数的分布也发生了变化。

用 Beta 分布生成随机序列

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义参数
alpha = 2.0
beta = 5.0

# 生成随机序列
N = 1000
data = [random.betavariate(alpha, beta) for _ in range(N)]

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=50, color='green', density=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()

输出：

解释：

这里使用 Beta 分布生成了一个随机序列，由 1000 个服从 Beta 分布的随机数组成。使用 matplotlib 库将数据绘制成直方图，可以看到数据集合理地分布在了 0~1 的范围内，符合 Beta 分布的特点。