如何在Python中使用範圍n從Zipf分佈創建值？

Question

我想創建一個範圍爲[0，1000]的Zipf分佈式數組。

我使用numpy.random.zipf來創建值，但我不能在我想要的範圍內創建它們。

我該怎麼做？

Answer 1

正常化並乘以1000？

a=2 
s = np.random.zipf(a, 1000) 
result = (s/float(max(s)))*1000 

print min(s), max(s) 
print min(result), max(result) 

雖然不是zipf的全部要點，值的範圍是生成的值的數量的函數？

Answer 2

我同意原始答案（菲利克斯）強迫Zipf值在特定範圍內是非常不尋常的事情，這可能意味着你做錯了什麼。儘管如此，我還是遇到了類似的問題，我確實需要生成符合特定標準的Zipf值。就我而言，我想生成一組與現有數據集類似的全新數據集。我希望總和與現有分配相同，但數值會有所不同。

我的見解是，有可能重新生成值幾次，直到你得到你喜歡的值。

#Generate a quantity of Zipf-distributed values close to a desired sum 
def gen_zipf_values(alpha, sum, quantity): 
    best = [] 
    best_sum = 0 
    for _ in range(10): 
     s = np.random.zipf(alpha,quantity) 
     this_sum = s.sum() 
     if (this_sum > best_sum) and (this_sum <= sum): 
      best = s 
      best_sum=this_sum 
    return best 

同樣，這種解決方案是針對我的問題量身定製的，我希望在沒有超過的情況下生成接近總和的值。我也有一個很好的想法，我每次都想要alpha。爲了清楚起見，我省略了一些檢查，排序等條件。

如果你不得不這樣做了幾次（即你必須運行for循環100萬次才能獲得發行版），那麼你可能有錯誤的東西（比如alpha或者對數值的不切實際的期望） 。我覺得'讓計算機做好工作'是合理的，或者從幾個合理的方面手工挑選最佳選擇。