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<s0的概率为s0，显而易见，如果r为0，那么对应的距离应该为0，如果是1，对应的距离自然也应该是1，假设我们产生了m个随机数，那么小于s0的随机数应该为s0*m左右，而且这些应该对应于扇形面积的s0倍处即图2的小扇形区域，落在这一区域的点应该为s0*m，此时扇形边长为s0^0.5,因此s0对应的距离应该为s0^0.5，因此我们得到的映射函数为y=x^0.5(图1) [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201711/20171113161340595.png?20171013161410[/img]                                                                                                          图1  [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201711/20171113161719150.png?20171013161739[/img]                                                                              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： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201711/20171113160236322.jpg?2017101316253[/img]                                                                                图3 [b]总结[/b] 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：[url=http://www.1sucai.cn/article/128045.htm]python实现图片处理和特征提取详解[/url]、[url=http://www.1sucai.cn/article/128017.htm]python中实现k-means聚类算法详解[/url]、[url=http://www.1sucai.cn/article/128014.htm]Python内存管理方式和垃圾回收算法解析[/url]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！