5.1.3. 生成给定分布随机数

问题：

你想从一个标量区间内取得随机数，并且需要使用指定的分布类型采样。

解决方案：

默认情况下，随机数在 rand crate 中是均匀分布。对其做补充的 rand_distr crate 提供了其它的分布类型。

如要使用，首先实例化一个分布，然后在随机数生成器 rand::Rng 的帮助下，使用 Distribution::sample 从该分布中进行采样。Distribution::sample 方法创建一个迭代器，用来生成泛型 T 的随机值，其使用 rng 作为随机来源。

如下是一个使用正态（Normal）分布的实例。

以下实例代码引用自开源书籍项目《Cookin’ with Rust》，笔者在其基础上稍作修改。

use rand_distr::{Distribution, Normal, NormalError};
use rand::thread_rng;

fn main() -> Result<(), NormalError> {
    let mut rng = thread_rng();
    let normal = Normal::new(2.0, 9.0)?; // 正态分布
    let v = normal.sample(&mut rng);

    println!("  正态分布： {}", v);

    Ok(())
}

代码第 1-5 行，分别为使用 use 将正态分布相关模块引入作用域，以及由系统创建本地线程，作用为延迟初始化的随机数生成器。

代码第 6，7 行，建立正态分布模型，以及使用通过正态分布 rand_distr::{Distribution, Normal, NormalError} trait 实现的 sample 方法从半开放范围（2.0，9.0）取随机值。

构建并运行后，结果大抵如下所示。

  正态分布： 9.911104023278147

注：你的运行结果值和笔者运行结果不一定相同。

讨论：

rand_distr crate 是 rand::distributions 模块的一个超级集合，实现了诸多概率分布类型，如均匀分布、正态分布（Normal distribution）、柯西分布（Cauchy distribution）等。

关于更多信息，可阅读相关可用分布文档。