有界域zipf分布的抽样

Question

我想从有界域的“zipf”分布中取样。在

也就是说，假设域是{1，…，N}，我希望域中的每一个元素，都以概率与i ** -a成正比，其中{}是分布的一个参数。在

numpy提供了一个zipf采样器(numpy.random.zipf)，但它不允许我限制域。在

How can I easily sample from such distribution?

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如果分布参数a大于1，我可以使用numpy取样器，拒绝（并重新采样）大于N的所有样本。但是，由于它不限制采样范围，所以尝试使用任何较小的a值都不起作用。在

当域是有限的时，使用这样的a应该没有问题，这就是我的应用程序所需要的。在

Answer 1

使用scipy.stats，您可以创建一个自定义的离散分布：

bounded_zipf = stats.rv_discrete(name='bounded_zipf', values=(x, weights))

例如

^{pr2}$

收益率

Answer 2

如果采样性能有问题，您可以基于拒绝反转采样实现自己的采样方法。您将找到相应的Java实现here。在