如何使用python生成均匀分布在以（0,0）为中心的40 * 40矩形区域上的随机点？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用python生成均匀分布在以（0,0）为中心的40 * 40矩形区域上的随机点？

【英文标题】：How to generate random points uniformly distributed over 40*40 rectangular region centered at (0,0) using python?

【发布时间】：2021-05-02 00:30:35

【问题描述】：

我正在尝试使用 numpy 和 matplotlib 生成均匀分布在以 (0,0) 为中心的矩形区域上的随机点。

【问题讨论】：

meshgrid 正是为此目的而制作的。 ***.com/questions/36013063/…

np.random.uniform(-20, 20, size=(1000, 2)) 将在-20,20 范围内生成 1000 个随机 xy 位置。

【参考方案1】：

正如@JohanC 在 cmets 中提到的，您需要 x 和 y 坐标在 -20 到 20 之间的点。要创建它们，请使用：

np.random.uniform(-20, 20, size=(n,2))

n 是您想要的点数。 绘制它们：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(a[:,0],a[:,1])

n=100 点的样本图：

【参考方案2】：

random points uniformly distributed 这句话不容易解释。这是我的解释之一，显示为可运行的代码。还给出了示例输出图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create array of meshgrid over a rectangular region
# range of x: -cn/2, cn/2
# range of y: -rn/2, rn/2
cn, rn = 10, 14  # number of columns/rows
xs = np.linspace(-cn/2, cn/2, cn)
ys = np.linspace(-rn/2, rn/2, rn)

# meshgrid will give regular array-like located points
Xs, Ys = np.meshgrid(xs, ys)  #shape: rn x cn

# create some uncertainties to add as random effects to the meshgrid
mean = (0, 0)
varx, vary = 0.007, 0.008  # adjust these number to suit your need
cov = [[varx, 0], [0, vary]]
uncerts = np.random.multivariate_normal(mean, cov, (rn, cn))

# plot the random-like meshgrid
plt.scatter(Xs+uncerts[:,:,0], Ys+uncerts[:,:,1], color='b');
plt.gca().set_aspect('equal')

plt.show()

您可以更改varx 和vary 的值，以更改绘图上点阵的随机程度。