Python:舍入误差会扭曲均匀分布

我需要在 0 和 1 之间采样 10 个均匀分布的随机数。所以我认为 python 中的以下代码可以做到这一点:

positions = []
for dummy_i in range(1000000):
    positions.append(round(random.random(),1))

但是，将结果放入直方图中时，结果如下所示:



所以舍入似乎破坏了 random.random() 生成的均匀分布。我想知道是什么导致了这种情况以及如何防止这种情况发生。谢谢你的帮助!

最佳答案

后面的代码似乎有问题......(例如，在收集统计信息时)。检查这个较小的片段:

import random, collections
data = collections.defaultdict(int)
for x in range(1000000):
    data[round(random.random(),1)] += 1
print(data)

你会看到 0 和 1 当然有大约一半的其他值的样本，它们都非常一致。

例如我得到:

defaultdict(<class 'int'>,
            {0.4: 100083,
             0.9: 99857,
             0.3: 99892,
             0.8: 99586,
             0.5: 100108,
             1.0: 49874,     # Correctly about half the others
             0.7: 100236,
             0.2: 99847,
             0.1: 100251,
             0.6: 100058,
             0.0: 50208})    # Correctly about half the others

关于Python:舍入误差会扭曲均匀分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34333594/