使用Scipy uniform采样未得到均匀分布结果的问题排查

你犯了一个典型的参数使用错误：scipy.stats.uniform的第二个参数不是分布的上限，而是区间的长度（scale）。它的定义是uniform(loc, scale)，其中：

• loc：分布的起始点（下限）
• scale：分布区间的总长度

你当前的代码uniform(-np.pi, np.pi)，实际定义的是从-np.pi开始、长度为np.pi的区间，也就是**[-π, 0]**，这就解释了为什么采样几乎全是负数，完全取不到大于0的值，导致你的while循环永远退不出来。

要生成[-π, π]区间的均匀分布，区间长度是π - (-π) = 2π，所以需要把scale设为2*np.pi：

import numpy as np
from scipy.stats import uniform

# 正确定义：loc=-π，区间长度2π
uni = uniform(-np.pi, 2 * np.pi)
variables = uni.rvs(10)

运行修正后的代码，就能得到正负均匀分布的结果，示例输出：

>>> uni.rvs(10)
array([ 1.124, -2.567,  0.689, -1.432,  2.876,
       -0.912,  3.001, -2.045,  0.798, -1.265 ])

此时你的while循环也能正常退出：

i=0
while i <=0.4:
    i = uni.rvs()

如果觉得scipy的参数逻辑容易混淆，也可以直接用numpy的random.uniform，它的参数是low（下限）和high（上限），更符合直觉：

variables = np.random.uniform(-np.pi, np.pi, 10)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pbro98