scipy stats.gilbrat () | python

Michael Zippo

Paramètres :
- > ; q : probabilité de queue inférieure et supérieure
- > ; 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 Gilbrat

Code # 1 : Génération d`une variable aléatoire continue variable Gilbrat

Sortie t :

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. ]

Code # 4 : divers arguments positionnels

import matplotlib. pyplot as plt

import numpy as np

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

# Divers arguments positionnels

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

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

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

Sortie :

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Python OpenCV | cv2.putText () method

__del__

numpy.arctan2 () in Python

__del__

Python | os.path.realpath () method

around

Python OpenCV | cv2.circle () method

cvtcolor

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python functions

Python - Move item to the end of the list

Counters

time.perf_counter () function in Python

__dict__

Check if one list is a subset of another in Python

__del__

Python os.path.join () method

de scipy.stats importer gilbrat

numargs = gilbrat .numargs

[] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = gilbrat ( )

print ( " RV : " , rv)

Sortie :

RV : "objet scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen à 0x000001E39A3B4AC8 >

Code #2 : variables aléatoires de Gilbrat et distribution de probabilité

import numpy comme np

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

# Variantes aléatoires

R = gilbrat.rvs (échelle = 2 , taille = 10 )

print ( "Random Variates :" , R)

# PDF

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

print ( "Distribution de probabilité : " , R)

sortie:

 aléatoire variables aléatoires: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] Probabilité distribution: [0.00099024 0.31736749 0.64817773 0.65389139 0.5620854 0,6 2357239 0.57879516 0.52988354 0.48170703 0.43645277]

Code # 3 : Représentation graphique

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

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

print ( " Distribution : " , distribution)

plot = plt.plot (distribution, rv.pdf (distribution))