首先我们生成一个cdf[x]

一点到圆心的距离小于x的概率。假设圆的半径为R。

显然，如果x = 0，那么cdf[0] = 0

显然，如果x是R，则cdf[R] = 1

显然，如果x = r，则cdf[r] = (r^2)/(r^2)

这是因为圆上的每个“小区域”都有相同的被选中的概率，所以概率与问题区域成比例。距离圆心x的面积是r^2

所以cdf[x] = x^2/R^2因为两者相互抵消了

我们有cdf[x]=x^2/R^2其中x从0到R

我们解出x

R^2 cdf[x] = x^2

x = R Sqrt[ cdf[x] ]

现在我们可以用一个从0到1的随机数来替换cdf

x = R Sqrt[ RandomReal[{0,1}] ]

最后

r = R Sqrt[  RandomReal[{0,1}] ];
theta = 360 deg * RandomReal[{0,1}];
{r,theta}

我们得到极坐标 {0.601168 R, 311.915°}

Java解决方案和分发示例(2000分)

public void getRandomPointInCircle() {
    double t = 2 * Math.PI * Math.random();
    double r = Math.sqrt(Math.random());
    double x = r * Math.cos(t);
    double y = r * Math.sin(t);
    System.out.println(x);
    System.out.println(y);
}

基于以前的解决方案https://stackoverflow.com/a/5838055/5224246从@sigfpe

这样想。如果你有一个矩形，其中一个轴是半径，一个是角，你取这个矩形内半径为0的点。它们都离原点很近(在圆上很近)然而，半径R附近的点，它们都落在圆的边缘附近(也就是说，彼此相距很远)。

这可能会让你知道为什么你会有这种行为。

在这个链接上导出的因子告诉你，矩形中有多少对应的区域需要调整，以便在映射到圆后不依赖于半径。

编辑:所以他在你分享的链接中写道，“通过计算累积分布的倒数，这很容易做到，我们得到r:”。

这里的基本前提是，通过将均匀分布映射为期望概率密度函数的累积分布函数的逆函数，可以从均匀分布创建一个具有期望分布的变量。为什么?现在把它当做理所当然，但这是事实。

这是我对数学的一些直观解释。密度函数f(r)关于r必须与r本身成比例。理解这个事实是任何微积分基础书的一部分。请参阅有关极区元素的部分。其他一些海报也提到了这一点。

我们记作f(r) = C*r;

这就是大部分的工作。现在，由于f(r)应该是一个概率密度，你可以很容易地看到，通过对f(r)在区间(0,r)上积分，你可以得到C = 2/ r ^2(这是给读者的练习)。

因此，f(r) = 2*r/ r ^2

好，这就是如何得到链接中的公式。

然后，最后一部分是从(0,1)中的均匀随机变量u你必须从这个期望密度f(r)映射到累积分布函数的逆函数。要理解为什么会这样，你可能需要找到像Papoulis这样的高级概率文本(或者自己推导)。

对f(r)积分得到f(r) = r^2/ r^2

为了求出它的反函数你设u = r^2/ r^2然后解出r，得到r = r *√(u)

直观上讲，u = 0映射到r = 0。同样，u = 1应该映射到r = r。同样，它通过平方根函数，这是有意义的，与链接匹配。

这样一个有趣的问题。 一个点被选择的概率随着距离轴原点的增加而降低的基本原理在上面已经解释了多次。我们通过取U[0,1]的根来解释这一点。 下面是Python 3中正r的通解。

import numpy
import math
import matplotlib.pyplot as plt

def sq_point_in_circle(r):
    """
    Generate a random point in an r radius circle 
    centered around the start of the axis
    """

    t = 2*math.pi*numpy.random.uniform()
    R = (numpy.random.uniform(0,1) ** 0.5) * r

    return(R*math.cos(t), R*math.sin(t))

R = 200 # Radius
N = 1000 # Samples

points = numpy.array([sq_point_in_circle(R) for i in range(N)])
plt.scatter(points[:, 0], points[:,1])

这可能会帮助那些对选择速度算法感兴趣的人;最快的方法是(可能?)拒绝抽样。

只需在单位正方形内生成一个点，并拒绝它，直到它在圆内。如(伪代码),

def sample(r=1):
    while True:
        x = random(-1, 1)
        y = random(-1, 1)
        if x*x + y*y <= 1:
            return (x, y) * r

虽然有时它可能运行不止一次或两次(而且它不是常量时间，也不适合并行执行)，但它要快得多，因为它不使用像sin或cos这样复杂的公式。

这里有一个快速而简单的解决方案。

在(0,1)范围内选择两个随机数，即a和b。如果b < a，则交换它们。你的观点是(b * R * cos(2 *π* a / b), b * R * sin(2 *π* a / b))。

您可以这样考虑这个解决方案。如果你把圆切开，然后把它拉直，你会得到一个直角三角形。把这个三角形缩小，你会得到一个从(0,0)到(1,0)到(1,1)再回到(0,0)的三角形，所有这些变换都会均匀地改变密度。你所做的就是在三角形中随机取一个点然后反过来得到圆中的一个点。