Python在生成和排序4个随机变量时出错

我试图在Python中模拟连续随机生成的数字分布，并发现组合数字（y=x1+x2）在p（0.9）范围内

n=10000
x11=[random.random（）表示范围内的i（n）]
x12=[random.random（）表示范围内的i（n）]
x21=[-0.5*（log（1-random.random（）））表示范围（n）内的i）
x22=[-0.5*（log（1-random.random（）））表示范围（n）内的i）
x31=[random.random（）表示范围（n）中的i]
x32=[范围（n）内i的随机均匀（0,2）]
x41=[0.25如果为random.random（）<0.8否则为1.5，表示范围（n）内的r]
x42=[0.25如果为random.random（）<0.8否则为1.5，表示范围（n）内的r]

x11到x42是成对的情况，我试图得到它们将落在0.9到1.8之间的概率，其中生成的列表对被组合，然后进行操作。所以x11和x12被组合，然后得到期望值、方差和0.9到1.8 p（x）

def test():
  x1,x2,c = 0.0,0.0,0.0
  for i in range(10000):
    if random.random()< 0.8:
      x1 += 0.25
    else:
      x2 += 1.5
    y = x1 + x2
    if y>0.9 and y<=1.8:
      c = c + 1
  return x1,x2,c

print "test: ",test()

def sim(a,b):
  #pyab1 = sum([a for a in a if a>0.9 and a<=1.8])/10000
  #pyab2 = sum([b for b in b if b>0.9 and b<=1.8])/10000
  #print "*****",float(pyab1+pyab2)
  #print a+b
  #array1 = [[a],[b]]
  array1 = a+b
  #array1.extend(a)
  #array1.extend(b)
  #c = 0
  #for y in array1:
    #if y>0.9 and y<=1.8:
      #c = c + 1
  pyab = sum([y for y in array1 if y>0.9 and y<=1.8])/10000
  print("P(a < x <= b) : {0:8.4f}".format(pyab))

def test（）：
x1，x2，c=0.0,0.0,0.0
对于范围（10000）内的i：
如果random.random（）<0.8：
x1+=0.25
其他：
x2+=1.5
y=x1+x2
如果y>0.9和y0.9、a0.9和b0.9、y0.9和y很可能您最好更换

pyab = sum([y for y in array1 if y>0.9 and y<=1.8])/10000

pyab=sum（[y表示数组1中的y，如果y>0.9和y0.9，并且yI不完全理解您需要什么。sim（）如何）调用，你能不能放一段代码来显示它是如何被调用的，预期的输出，然后是实际的输出。刚刚添加了它。它在我的代码上面的目的处剪掉了。我会在这里重申它，以便它可见。我试着在Python中模拟一个连续的随机生成的数字分布，并找到组合的数字（其中y=x1+x2）在p（0.9抱歉，但是它仍然给出了所有不正确的值，除了x21，x22对（在编辑之前也是正确的）。它在我的代码之前剪掉了我文章的顶部，我说这是两个独立生成的数字，它们相加（y=x1+x2）因此，对于for循环的每个过程，“y”将在0.9和1.8之间进行比较。
array1=a+b
不求和数组，您应该使用
array1=[sum（i）for i in zip（a，b）]
insteadno抱歉，仍然给出了错误的值。我担心代码的逻辑可能有问题。你能显示你得到的结果和你想要得到的结果吗？否则我无法遵循你的代码…这些是理论值的近似值，但显示出结果有多远。案例1：P（acase 1: P(a < x <= b) : 0.7169 #should be 0.575 
case 2: P(a < x <= b) : 0.4282 #should be 0.3371 
case 3: P(a < x <= b) : 0.5966 #should be 0.4413 
case 4: P(a < x <= b) : 0.5595 #should be 0.2 

pyab = sum([y for y in array1 if y>0.9 and y<=1.8])/10000

pyab = len([y for y in array1 if y>0.9 and y<=1.8])/len(array1)