关于SciPy中scipy.stats.dirichlet_multinomial缺失rvs方法的实现验证及功能建议咨询

嘿，很高兴能帮你梳理这两个问题！

一、你的实现是否正确？ #

完全正确！

狄利克雷-多项分布本身就是复合概率分布：它的生成逻辑就是先从狄利克雷分布中抽取一组概率权重向量，再用这组权重作为多项分布的参数，完成n次独立试验的采样。你的代码完美贴合这个定义：

1. 先调用sps.dirichlet.rvs生成单个狄利克雷样本作为概率向量p
2. 再把这个p传入sps.multinomial.rvs生成最终的狄利克雷-多项样本

如果要支持size>1的批量采样，其实可以不用循环，用向量化的方式实现更高效，比如：

import scipy.stats as sps

def dirichlet_multinomial_sample(alpha, n, size=1, **kwargs):
    # 一次性生成size个狄利克雷概率样本
    p = sps.dirichlet.rvs(alpha=alpha, size=size, **kwargs)
    # 对应生成size个多项分布样本，利用广播提升效率
    return sps.multinomial.rvs(n=n, p=p, size=size, **kwargs)

这个版本不需要额外循环，直接利用SciPy内置的批量处理能力，速度会快很多。

二、如何给SciPy开发者建议添加这个功能？ #

你可以按照以下步骤操作：

1. 先去SciPy的官方代码仓库，搜索已有的Issue，看看有没有人已经提过类似的需求，避免重复提交
2. 如果没有找到相关Issue，就新建一个Feature Request类型的Issue：
   • 标题可以写类似Add rvs method to scipy.stats.dirichlet_multinomial
   • 内容里说明：scipy.stats.dirichlet_multinomial缺少其他分布都有的rvs方法，给用户带来了不便；附上你验证过的实现思路（甚至可以贴出你的代码），解释这个实现符合狄利克雷-多项分布的数学定义
3. 如果你时间充裕，甚至可以自己提交PR（代码合并请求）来实现这个功能！SciPy社区非常欢迎社区贡献，他们的贡献指南里有详细的步骤，包括代码规范、测试用例编写要求等，你只需要在现有dirichlet_multinomial类里添加rvs方法即可，逻辑就是你写的这个复合采样逻辑。

如果还有其他细节问题，随时交流哦～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Jonathan H