Discussion :

[memento80]

Bonjour à tous,

Je débute en Python... Jusqu'ici j'ai réussi à me débrouiller mais là, je bute sur un petit problème.
Mon soucis serait peut-être plus proche d'un problème de math que du Python mais bon... peut-être que Python a une solution miracle.

Voilà, j'essaye juste de générer des nombres aléatoires entre 0 et 100... mais je voudrais qu'il y ait plus de probabilité qu'il soit proche de 100 que de 0.

Si quelqu'un peut calmer ma migraine, je lui en serais reconnaissant.

A+
Memento

[utopman]

Bonjour, bienvenue dans python.

Peut être qu'une solution toute faite existe, mais moi je vais te proposer un truc hancrafted.

tu peux tenter de dire que la proba de tirer un nombre entre 0.5 et 1 est supérieure sur une probabilité définie disons à 70% de chances d'avoir un nombre de cette categorie. ce qui nous donne un truc tel que:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import random
 
#on définit une valeur aléatoire
r = random.random()
 
#on a 70%de chances que ce soit un nombre entre 0.5 et 1
if random.random() > 0.3:
  while r < 0.5:
    r = random.random()
else:
  while r > 0.5:
    r = random.random()
 
#le reste du temps on cherche à générer un nombre compris entre 0 et 0.5.

Voila, Bisou

[alexdevl]

Bonjour,

Moi je ferais une fonction sur r qui transforme la répartition entre 0 et 1 exemple r^2.
(car il faut, sur la fonction, que pour x=0=>y=0, x=1=>y=1 et y toujours <1 sur la fonction)
Tu peux même calculer la probabilité par zone en intégrant la surface d'une zone.

Alex

[kango]

salut,

un petit lien vaut mieux qu'un long discours. je vais dans le sens d'alexdevl:

http://fr.wikipedia.org/wiki/Fonctio...C3%A9partition

regarde plus particulièrement le chapitre 4 c'est ce dont tu as besoin.

en résumé:

- tu définis ta fonction de répartition
- tu définis la fonction réciproque
- tu génères un nombre entre 0 et 1 que tu donnes à manger à ta fonction réciproque et tu obtiendra un "tirage" qui correspond à ta fonction de répartition.

[rambc]

Bonjour.

Voilà, j'essaye juste de générer des nombres aléatoires entre 0 et 100... mais je voudrais qu'il y ait plus de probabilité qu'il soit proche de 100 que de 0.

Mathématiquement parlant, cela n'a pas de sens. D'un point de vue pratique peut-être... Il faudrait nous dire dans quel cadre tu as besoin de nombres aléatoires plus "proches" de 100 que de 0.

[shaiHulud]

Soit tu as en tete une fonction de repartition précise, dans ce cas suis la réponse de Kango. Sois n'importe quelle distribution pas trop dégénérée te convient, dans ce cas la piste de alexdevl semble la bonne. Par exemple

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
 
n= int(100*random.rand()**2)

correspond à la distribution image par x|-> x^2 de l'uniforme

[memento80]

Merci déjà pour vos premières réponses ou remarques.

Je suis au boulot donc je ne peux approfondir ou tester cela pour le moment, j'essaierai dès ce soir et vous tiendrai au courant.

Par contre juste pour répondre à rambc, plutôt que d'expliquer mon besoin précis (ça serait un petit peu long à expliquer), je vais prendre un autre exemple un peu plus simple que j'ai trouvé par hasard dans le magazine Ordinateur Individuel de ce mois (oui, une coïncidence).
Leur réponse, sous la forme d'un calcul Excel, pourrait correspondre à mon besoin mais dans un contexte différent. Mais la précision du résultat, après quelques premiers tests, était encore un peu éloigné de la précision que je cherchais (en plus, c'est sous Excel... même si on pourrait transposer le principe).

Bref, l'exemple du besoin en question était celui-ci :
On veut simuler une liste de valeur sensée représenter les notes d'une classe de "bons élèves". Du coup, les notes sur 20 devaient être plus proches de 20 que de 0.
On pourrait imaginer l'inverse avec une classe de "mauvais élèves".

Voilà pour un exemple d'utilisation de l'influence sur un nombre aléatoire.
Donc, pour moi, le besoin est le même... mais sur 100.

[shaiHulud]

influence sur un nombre aléatoire

Simple remarque de vocabulaire: le nom usuel est plutôt Loi/Distribution/Repartition non uniforme, la notion d'influence etant liée à l'impact d'une variable aléatoire sur une autre

[alexdevl]

Bonjour,

J'ai fait un peu de code pour voir, il faut plutôt 1-r^2 en fait :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import random
 
print "r"
plages={}
for i in range(10):
    plages[i]=(0,0)
nValeurs=0
for i in range (10000):
    r=random.random()
 
    plage = int(r*10)
    nValeurs+=1
    nPlage=plages[plage][0]+1
    pourcent=int(10000.0*nPlage/nValeurs)/100.0
    plages[plage]=(nPlage,pourcent)
for i in plages:
    print "plage 0."+str(i),plages[i][0],"valeurs   ",plages[i][1],"%"
print"-----"
 
print "1-r^2"
plages={}
for i in range(10):
    plages[i]=(0,0)
nValeurs=0
for i in range (10000):
    r=random.random()
    r=(1-r*r)
    plage = int(r*10)
    nValeurs+=1
    nPlage=plages[plage][0]+1
    pourcent=int(10000.0*nPlage/nValeurs)/100.0
    plages[plage]=(nPlage,pourcent)
for i in plages:
    print "plage 0."+str(i),plages[i][0],"valeurs   ",plages[i][1],"%"

Et cela fait la sortie suivante :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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23
r
plage 0.0 996 valeurs    9.96 %
plage 0.1 991 valeurs    9.92 %
plage 0.2 1015 valeurs    10.17 %
plage 0.3 960 valeurs    9.6 %
plage 0.4 980 valeurs    9.8 %
plage 0.5 1010 valeurs    10.11 %
plage 0.6 993 valeurs    9.94 %
plage 0.7 1003 valeurs    10.04 %
plage 0.8 1028 valeurs    10.28 %
plage 0.9 1024 valeurs    10.24 %
-----
1-r^2
plage 0.0 527 valeurs    5.28 %
plage 0.1 507 valeurs    5.07 %
plage 0.2 569 valeurs    5.7 %
plage 0.3 648 valeurs    6.48 %
plage 0.4 638 valeurs    6.38 %
plage 0.5 737 valeurs    7.37 %
plage 0.6 821 valeurs    8.21 %
plage 0.7 1043 valeurs    10.43 %
plage 0.8 1293 valeurs    12.93 %
plage 0.9 3217 valeurs    32.17 %