генерировать случайное целое число с numpy WITH включать ограничения

Question

Я работаю с numpy и просто занимаюсь симуляцией. Я моделирую периоды в 12 месяцев.

env.run(until=12.0)

Мне нужно сгенерировать случайные значения спроса от 2 до 50, возникающие в случайные моменты в пределах 12 периодов env.

d = np.random.randint(2,50) #generate random demand values

теперь значения передаются через случайные интервалы в 12-месячную простую среду.

0.2     40
0.65    21
0.67    03    
1.01    4
1.1     19

...

11.4    49
11.9.   21

то, что я пытаюсь достичь, - это ограничить генерацию numpy, чтобы убедиться, что сумма сгенерированных значений в каждый период (0,1,2 ...) не превышает 100

, чтобы выразить это разными словами, я пытаюсь сгенерировать случайные величины через случайные интервалы по оси 12 периодов, и я пытаюсь чтобы убедиться, что сумма этих количеств за один период не превышает заданное значение

Я не могу найти ничего об этом в Интернете, чтобы сделать это с помощью функции numpy randint, есть ли у кого-нибудь подсказка?

Answer 1

Я не понимаю вашего вопроса. Если вы хотите, чтобы ваша симуляция давала вам в среднем 100 в месяц, тогда значения по запросу не должны находиться между [2, 50], так как максимально возможное среднее значение будет 50. Я думаю, вы могли бы искать это: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.normal.html

Я не буду go заниматься математикой, но извлечение случайных чисел из нормального распределения и нахождение среднего значения даст среднее значение нормального распределения, которое параметр, который вы можете использовать.