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一个是自己写一个函数
def Nweibull（a,size, scale）
return scale*numpy.random.weibull(a,size)
另外一个是换一个库， 用scipy.stats.weibull_min， 他需要三个参数：
from scipy.stats import weibull_min
n = 100 # number of samples
k = 2.4 # shape
lam = 5 # scale
x = weibull_min.rvs(k, loc=0, scale=lam, size=n)
对于上面的表达式，调用结果：
上面的表达式展开如下：
当调用 func() 时，每循环一次，将 lam 函数的地址存到 fs 中。因为在每次循环中 lam函数都未绑定 i 的值，所以直到循环结束，i 的值为3，并将 lam 中所用到的 i 值定为 3 ，因此真正调用（例如f 0 ）的时候 i 值保持不变（为3）。
展开后的调用方法：
另一种将x换成i，就与传入的x值无关了。（这里 lambda 后面什么参数都不跟）
对于上面的表达式，调用结果：
上面的表达式展开如下（为了更直观，替换了变量）：
当调用 func() 时，每循环一次，将 lam 函数的地址存到 fs 中。但是在每次循环中 lam函数都将 i 值绑定到了 x 上，所以直到循环结束，不同地址的 lam 函数的 x 值为都不一样，因此真正调用（例如 f 0 ）的时候 x 值都为当时被绑定的值。
但如果给 lam 函数传了参数，例如 f 0 ，那么所有的调用结果都为传参的平方。与上面解释并不冲突，只是将传的参数绑定到了 x 上。
哈哈哈哈，和第二种好像，只是变了一个字符，那么结果就大不一样了，哈哈哈哈
对于上面的表达式，调用结果：
传不传参数都不影响结果。展开后：
虽然 lam 函数将 i 的值绑定到了 x 上，但函数体中并未使用 x，所以直到循环结束，i 的值变为3，才会在调用时使用。其实同第一种情况是一样的。
Lambda表达式是Python中一类特殊的定义函数的形式，使用它可以定义一个匿名函数。与其它语言不同，Python的Lambda表达式的函数体只能有唯一的一条语句，也就是返回值表达式语句。其语法如下：lambda 形参列表 : 函数返回值表达式语句下面是个Lam
