scipy stats.foldcauchy () | python

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scipy.stats.foldcauchy () es una variable aleatoria de Cauchy continua plegada que se define en un formato estándar y con algunos parámetros de forma para completar su especificación.

Parámetros: - > q: probabilidad de cola inferior y superior
- > a: parámetros de forma
- > x: cuantiles
- > loc: [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
- > escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
- > tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
- > momentos: [opcional] compuesto por letras [`mvsk`]; `m` = media, `v` = varianza, `s` = sesgo de Fisher y `k` = curtosis de Fisher. (predeterminado = `mv`).

Resultados: variable aleatoria continua de Cauchy doblada

Código # 1: Crear una variable aleatoria continua doblada Variable aleatoria continua de Cauchy Variable aleatoria de Cauchy


from scipy.stats < /código> importar foldcauchy

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = foldcauchy (a)


imprimir ( "RV:" , rv)

Salir:

RV: "objeto scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen en 0x0000018D55D8E160 > 

Código # 2: las variables aleatorias de Cauchy plegadas y la función de distribución de probabilidad.


importar numpy as np

cuantil = np.arange ( 0.01 , 1 , 0.1 )


# Variantes aleatorias

R = foldcauchy .rvs (a, escala = 2 , tamaño = 10 )

imprimir ( "Variaciones aleatorias:" , R )


# PDF

R = foldcauchy.pdf (a, cuantil, loc = 0 , escala = 1 )

print ( "Distribución de probabilidad:" , R)

salida:

 Random variables aleatorias: [1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065] distribución de probabilidad: [0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792] 

Código # 3: Representación gráfica.


importar numpy como np

import matplotlib.pyplot as plt


distribución = np.linspace ( 0 , np.minimum (rv.dist. b, 3 ))

print ( " Distribución:" , distribución)


plot = plt.plot (distribució n, rv.pdf (distribución))

Salida:

Distribución: [0. 0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449 0.67346939 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633 1.10204082 1.16326531 1.2244898 1.28571429 1.34693878 1.40816327 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551 2.44897959 2.51020408 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102 2.93877551 3. ] 

‚Äã‚Äã

Código # 4: Varios Argumentos Posicionales


import matplotlib. pyplot como plt

import numpy as np


x = np.linspace ( 0 , 5 , 100 )


# Varios argumentos posicionales

y1 = foldcauchy.pdf (x, < código clase = "valor"> 1 , 3 )

y2 = foldcauchy.pdf (x, 1 , 4 )

plt.plot (x, y1, "*" , x, y2, "r--" )

Salida:

Esperamos que este artículo le haya ayudado a resolver el problema. Además de scipy stats.foldcauchy () | python, consulta otros temas relacionados con iat.

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Por cierto, este material también está disponible en otros idiomas:



Chen OConnell

Singapore | 2022-11-26

Sencillo y claro. Gracias por compartir. scipy stats.foldcauchy () | python y otros temas con Python functions siempre fue mi punto débil 😁.. Comprobado ayer, ¡funciona!

Chen Williams

Moscow | 2022-11-26

Me estaba preparando para mi entrevista de codificación, gracias por aclarar esto - scipy stats.foldcauchy () | python en Python no es el más simple. Volveré mañana con comentarios

Xu Nickolson

Boston | 2022-11-26

Me estaba preparando para mi entrevista de codificación, gracias por aclarar esto - scipy stats.foldcauchy () | python en Python no es el más simple. Simplemente no estoy muy seguro de que sea el mejor método

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