使用random_gamma()函数生成Python中的随机伽马分布

random_gamma()函数是Python中random模块中的一个函数，用于生成服从伽马分布的随机数。

伽马分布是概率统计学中重要的连续概率分布，经常在统计建模中用来对持续时间、衰减分布等进行建模。它由两个参数所决定，一个是形状参数(shape parameter)k，一个是尺度参数(scale parameter)θ。

random_gamma()函数有两个参数，分别是shape和scale。shape参数为k，表示分布的形状，必须是大于0的实数。scale参数为θ，表示分布的尺度，必须是大于0的实数。函数返回一个服从伽马分布的随机浮点数。

下面是一个使用random_gamma()函数生成服从伽马分布的随机数的例子：

import random

# 设置形状参数为2.0，尺度参数为1.0
shape = 2.0
scale = 1.0

# 生成10个服从伽马分布的随机数
random_numbers = [random.random_gamma(shape, scale) for _ in range(10)]

# 打印生成的随机数
print(random_numbers)

运行上述代码，会生成10个服从伽马分布的随机数并打印出来。由于使用了random.random_gamma()函数，每次运行结果都不同，但大致上符合伽马分布的形态。

除了生成服从伽马分布的随机数，random模块中还提供了许多其他分布的随机数生成函数，如正态分布、指数分布、卡方分布等。这些函数能够帮助我们进行概率分布建模，进行统计模拟等相关工作。