我正在用 Python 中的随机库来模拟我工作的项目，我发现自己处于一个非常奇怪的位置。
假设我们在 Python 中有以下代码:
from random import randint
import seaborn as sns
a = []
for i in range(1000000):
a.append(randint(1,150))
sns.distplot(a)
该图应遵循“离散均匀”分布。
但是，当我将范围从 1 更改为 110 时，该图有几个峰值。
from random import randint
import seaborn as sns
a = []
for i in range(1000000):
a.append(randint(1,110))
sns.distplot(a)
我的印象是峰值在 0,10,20,30,... 但我无法解释。
编辑:这个问题与提议的问题不相似，因为我的问题是 seaborn 库和我可视化数据的方式。
编辑 2:按照答案的建议，我尝试通过更改 seaborn 库来验证它。相反，使用 matplotlib 两个图是相同的
from random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
a = []
for i in range(1000000):
a.append(randint(1,110))
plt.hist(a)
最佳答案
问题似乎出在您的绘图员 seaborn 上，而不是 randint() 上。
根据我的统计，您的 seaborn 分布图中有 50 个箱。似乎 seaborn 实际上是将您返回的 randint() 值分箱到这些箱中，并且无法将 110 个值均匀分布到 50 个箱中。因此，您会得到将三个值放入一个箱中的峰值，而不是其他箱中通常的两个值。您的峰值值证实了这一点:它们比其他条形高 50%，正如预期的 3 个分箱值而不是 2 个。
另一种检查方法是强制 seaborn 为这 110 个值使用 55 个 bin(或者可能是 10 个 bin 或 110 的其他除数)。如果你仍然得到峰值，那么你应该担心 randint()。
关于python - Randint 并不总是遵循均匀分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41100287/
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