scipy stats.foldcauchy () | python

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scipy.stats.foldcauchy () est une variable aléatoire Cauchy continue pliée qui est définie dans un format standard et avec certains paramètres de forme pour compléter sa spécification.

Paramètres :
- > q :
probabilité de queue inférieure et supérieure
- > ; a : paramètres de forme
- > ; x : quantiles
- > ; loc : [facultatif] paramètre de localisation. Par défaut = 0
- > ; échelle : [facultatif] paramètre d`échelle. Par défaut = 1
- > ; taille : [tuple d`entiers, facultatif] forme ou variables aléatoires.
- > ; moments : [facultatif] composé de lettres [`mvsk`] ; `m` = moyenne, `v` = variance, `s` = biais de Fisher et `k` = aplatissement de Fisher. (default = `mv`).

Résultats : variable aléatoire continue de Cauchy pliée

Code # 1 : Créer une variable aléatoire continue pliée Variable aléatoire continue de Cauchy Variable aléatoire de Cauchy


from scipy.stats import foldcauchy

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = foldcauchy (a)


imprimer ( "RV :" , rv)

Sortie :

RV : "objet scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen à 0x0000018D55D8E160 > 

Code # 2 : les variables aléatoires de Cauchy pliées et la fonction de distribution de probabilité.


importer numpy as np

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


# Variantes aléatoires

R = foldcauchy .rvs (a, échelle = 2 , taille = 10 )

print ( "Random Variates :" , R )


# PDF

R = foldcauchy.pdf (a, quantile, loc = 0 , scale = 1 )

print ( "Distribution de probabilité :" , R)

sortie:

 aléatoire variables aléatoires: [1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065] Probabilité distribution: [0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792] 

Code #3 : Représentation graphique.


importer numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


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

imprimer ( " Répartition :" , répartition)


tracé = plt.plot (distributio n, rv.pdf (distribution))

Sortie :

Répartition : [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

Code # 4 : divers arguments positionnels


import matplotlib. pyplot comme plt

import numpy comme np


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


# Divers arguments positionnels

y1 = foldcauchy.pdf (x, 1 , 3 )

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

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

Sortie :

Nous espérons que cet article vous a aidé à résoudre le problème. Outre scipy stats.foldcauchy () | python, consultez d'autres sujets liés à iat.

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Au fait, ce matériel est également disponible dans d'autres langues:



Ken Emmerson

New York | 2022-11-28

Peut-être y a-t-il d'autres réponses ? Qu'est-ce que le scipy stats.foldcauchy () | python signifie exactement ?. Je ne suis pas sûr que ce soit la meilleure méthode

Xu Ungerschaft

Moscow | 2022-11-28

Merci de m'avoir expliqué ! J'étais coincé avec le scipy stats.foldcauchy () | python pendant quelques heures, j'ai finalement réussi à le faire 🤗. Je reviendrai demain avec des commentaires

Schneider Ungerschaft

Prague | 2022-11-28

C'est simple et clair. Merci de partager. scipy stats.foldcauchy () | python et autres problèmes avec mean ont toujours été mon point faible 😁. Je reviendrai demain avec des commentaires

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