很多人嘞，或多或少都接触过概率密度函数，它就像是一种神秘的魔法，可以帮我们预测未来、分析数据，就好像是一位慧眼识珠、能洞察一切的先知一般。唉，你们知道吗？概率密度函数给我留下的印象就像是一把隐形的魔法风琴，琴键上面刻满了无数的数字和符号。你一弹，便能奏出万千美妙的旋律。今天，我就来给大家讲讲，Python 知道概率密度函数怎么取随机数。 初识概率密度函数 哎呀，概率密度函数的世界就像是一个神秘的迷宫，充满了令人捉摸不透的未知奥秘。它就像一本用数学符号书写的古老魔法咒语，掌握了它的精髓，便能轻易洞悉事物的发展趋势，捕捉到隐藏在数据中的玄机。概率密度函数对于我们来说就像是一位智者，能够帮助我们揭开数据的神秘面纱。 在 Python 中，我们可以利用 SciPy 库来处理概率密度函数与随机数生成的问题。下面就让我向大家展示一下利用 Python 来生成服从指定概率密度函数的随机数吧。

import numpy as np

from scipy.stats import norm

import matplotlib.pyplot as plt

生成正态分布的随机数 要生成服从正态分布的随机数，我们可以使用 scipy.stats.norm 类。正态分布，又称高斯分布，是自然界中常见的一种分布，例如身高、体重等都服从着正态分布。下面的代码演示了如何生成均值为 0，标准差为 1 的正态分布随机数：

mu, sigma = 0, 1

s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

可视化正态分布 对于生成的随机数，我们当然希望能通过直观的图表来展现出来，这样更容易让人理解。下面的代码将绘制正态分布的概率密度函数图像：

count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)

plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( -(bins – mu)**2 / (2 * sigma**2) ), linewidth=2, color=’r’)

plt.show()

哈哈，通过这段代码，我们成功地生成了服从正态分布的随机数，并将其可视化呈现出来，就像是一幅奇妙的画作，让人眼前一亮。 结语 概率密度函数的魔力真是让人叹为观止，就像是一位魔术师般能够操纵着数据的命运。Python 知道概率密度函数取随机数，就好像是一位智者，能够带领我们走进这个神秘而又美妙的世界。让我们一起感叹概率密度函数的神奇魔力吧！