Python random.lognormvariate 函数的作用与使用方法
在Python的random模块中，lognormvariate函数是用来生成指数正态分布（log-normal distribution）的随机数，这种分布经常用于金融学中的波动率分析及其他实际应用中。
该函数的使用方法与其他Python的标准随机数生成函数一致，都需要调用random模块，随机数生成的参数由开发者自行设定，以下是函数的基本语法：
random.lognormvariate(mu, sigma)
参数mu和sigma分别是指数正态分布的均值和标准差，函数将返回一个指数正态分布的随机数。
以下是两个实例：
实例一
在某在线游戏中，每个玩家的战斗力（power）都是一个符合指数正态分布的随机数，均值为100，标准差为10。我们可以使用lognormvariate函数生成所有玩家的初始战斗力。
import random
# 生成100个随机数作为每个玩家的战力
powers = [random.lognormvariate(4.60517, 0.23026)*10 for i in range(100)]
# 输出所有玩家的初始战斗力
for i in range(100):
print("玩家{}的初始战斗力是{}".format(i+1, powers[i]))
在上述代码中，mu和sigma都是以自然对数为单位的。我们需要将指定的均值和标准差转换为对数域对应的数值，即：
- 均值为100，对数域中的均值为ln(100) = 4.60517；
- 标准差为10，对数域中的标准差为ln(1+10/100) = 0.23026。
最终生成的powers列表包含了100个符合指数正态分布的随机数。
实例二
在某条地铁线路上，从早高峰到晚高峰，每小时的人流量（passengers）也是一个符合指数正态分布的随机数，均值为500，标准差为50。我们需要使用lognormvariate函数模拟一天内该地铁线路的人流量情况。
import random
# 模拟24个小时的人流量情况
for hour in range(24):
passengers = round(random.lognormvariate(6.21461, 0.11547)*50)
print("早高峰{}点到{}点，该线路的人流量为{}".format(hour, hour+1, passengers))
在上述代码中，每小时的均值换算为对数域中的的均值是ln(500)=6.21461，每小时的标准差换算为对数域中的的标准差是ln(1+50/500)=0.11547。使用lognormvariate函数生成符合指数正态分布的随机数并将其四舍五入以便显示。