scipy stats.gilbrat () | python

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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

numpy.arctan2 () in Python

Python | os.path.realpath () method

Python OpenCV | cv2.circle () method

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python - Move item to the end of the list

time.perf_counter () function in Python

Check if one list is a subset of another in Python

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

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))