Python有一随机函数可以产生[0,1)区间内的随机数，但是如果我们想生成随机分布在单位圆上的，那么我们可以首先生成随机分布在单位圆边上的点，然后随机调整每个点距离原点的距离，但是我们发现这个距离不是均匀分布于[0,1]的，而是与扇形的面积相关的

我们使用另外的随机函数生成从[0,1)的随机数r，我们发现r

图1

图2

因此我们对于每个顶点的边长便是产生随机数的算术平方根的大小

附代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

if __name__=='__main__':

samples_num = 800

t = np.random.random(size=samples_num) * 2 * np.pi - np.pi

x = np.cos(t)

y = np.sin(t)

i_set = np.arange(0,samples_num,1)

for i in i_set:

len = np.sqrt(np.random.random())

x[i] = x[i] * len

y[i] = y[i] * len

plt.figure(figsize=(10,10.1),dpi=125)

plt.plot(x,y,'ro')

_t = np.arange(0,7,0.1)

_x = np.cos(_t)

_y = np.sin(_t)

plt.plot(_x,_y,'g-')

plt.xlim(-1.1,1.1)

plt.ylim(-1.1,1.1)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.title('Random Scatter')

plt.grid(True)

plt.savefig('imag.png')

plt.show()

图3

总结

以上就是本文关于Python随机生成均匀分布在单位圆内的点代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python实现图片处理和特征提取详解、python中实现k-means聚类算法详解、Python内存管理方式和垃圾回收算法解析等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！