如何从自定义分布编写采样算法？

Question

我在生成随机星系，视线速度来自于正态分布，随机位置也来自于二维高斯分布。从一个NFW剖面图绘制这些位置要更为实际一些：

rho(r) = rho_0/(r/R_s*(1+r/R_s)^2

其中rho_0和{}是常量参数。在

如何编写一个算法来从这个分布中取样？在

基本上，我试图扑通几百个遵循这个密度分布的星系。在

我刚刚用numpy.random.normal从高斯分布中取样，但我想从NFW剖面中取样，而不是高斯分布。我相信一些统计训练可能是一个很好的开始，但在正确的方向上的一点将是有益的和非常感谢。在

Answer 1

假设您有一个函数rho（r），它从[0..1]获取值，从[0..1]返回值，那么就很简单了：

def getRhoSample():
  #get uniform random number
  value = numpy.random.random()

  #sample my custom function
  return rho(value)