Python：生成随机偏态分布
生成偏随机偏态分布的核心就是伽马函数np.random.gamma()伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“卡方分布”都是伽马分布的特例。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltshape, scale = 2., 3.s = np.random.gamm
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生成偏随机偏态分布的核心就是伽马函数np.random.gamma()
伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“卡方分布”都是伽马分布的特例。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
shape, scale = 2., 3.
s = np.random.gamma(shape, scale, 2000) / 20 + 0.001 # 生成2000个随机数，并进行区间缩放微调。
plt.hist(s, 50) # 50：是50个条形图
plt.show()
上面展示的是左偏态的分布，如果想生成右偏态的分布，自己根据画出的直方图找到区间最大点，做差即可。
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