概率随机分布

提供一个思路，用真随机来做概率随机，按照比例扩充样本数量 :)

然后附上代码
"""
p = np.array([0.2,0.4,0.3,0.1])
print(np.random.choice([0,1,2,3], p = p.ravel()))
"""

@NaVient 这个是固定的数组随机，需要实现范围内概率随机。

@stdout #3 想法灵活一点,用两次随机，第一次随机拿到按概率随机的范围，第二次随机从范围中真随机一个对象

"""
import random
n = 1000
# 分布参数
params = {
(0, 10): 0.01,
(10, 20): 0.1,
(20, 50): 0.2,
(50, 60): 0.68,
(90, 100): 0.01,
}
p = np.array(list(params.values()))
c = np.array(range(len(params)))
x = np.arange(n)
y = []
for _ in range(n):
_c = np.random.choice(c, p=p.ravel())
_yc = list(params.keys())[_c]
_y = random.randrange(*_yc)
y.append(_y)

plt.scatter(x, y)
"""