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首先是瘦瘦的铃铛分布的三维实现，由于没法保证下面的坐标值加起来唯一，所以我采用了抽样的方法，从dirchidirichlet~（1,1,1）中抽的三维图像的坐标值，我只去前两个作为我的x,y值，代码如下：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom scipy import statsglobal LENLEN=1000#抽样rv=stats.dirichlet.rvs([1,1,1],3000)#将前两个值作为我的x,y值rvs=rv[:,0:2]list=[]for x in rv: #计算其对应的pdf值 pdf=stats.dirichlet.pdf(x,alpha=[5,10,7]) list.append(float(pdf))fig=plt.figure()ax=fig.gca(projection="3d")ax.scatter(rvs[:,0],rvs[:,1],list)plt.show()由于，我采用的是抽样的方式，所以如果数据少的话，会出现空白部位，得到的图像为：
接下来介绍一下 stick-breaking的实现，一般用于瘦瘦的铃铛过程中数据的抽样，代码如下 ：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#my stick breaking sampling#使用的基函数是dddxrz#dp~dp(alpha,gaussian(0,1))def stick_breaking(alpha,sample_num): x_list=[] y_list=[] for x in range(sample_num): data_x=np.random.normal(0,1,1) beta=np.random.beta(1,alpha,1) y=(1-sum(y_list))*beta x_list.append(data_x) y_list.append(y) return x_list,y_listalpha=1000sample_num=500#样本数x_list,y_list=stick_breaking(alpha,sample_num)plt.stem(x_list,y_list)plt.show()得到的图像如下：