scipy stats.gilbrat() | अजगर

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पैरामीटर:
- > q: निचली और ऊपरी पूंछ की संभावना
- > x: मात्राएँ
- > लोकेशन: [वैकल्पिक] स्थान पैरामीटर। डिफ़ॉल्ट = 0
- > स्केल: [वैकल्पिक] स्केल पैरामीटर। डिफ़ॉल्ट = 1
- > आकार: [टपल का ints, वैकल्पिक] आकार या यादृच्छिक रूप।
- > क्षण: [वैकल्पिक] अक्षरों से बना [`mvsk`]; `एम` = माध्य, `वी` = विचरण, `एस` = फिशर का तिरछा और `के` = फिशर का कुर्टोसिस। (डिफ़ॉल्ट = `एमवी`)।

परिणाम: गिल्ब्रैट सतत यादृच्छिक चर

कोड # 1: एक सतत यादृच्छिक उत्पन्न करना वेरिएबल गिलब्राट


<टेबल बॉर्डर = "0" सेलपैडिंग = "0" सेलस्पेसिंग = "0">

<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> से <कोड वर्ग = "सादा"> scipy.stats <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा" > gilbrat


<कोड वर्ग = "सादा"> अंक <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> gilbrat .numargs

[] = [ <कोड वर्ग = "मान"> 0.7 <कोड वर्ग = "सादा">,] <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> * <कोड वर्ग = "सादा" "> अंक

rv = gilbrat ( )

प्रिंट <कोड क्लास =" प्लेन "> ( <कोड क्लास ="स्ट्रिंग ">" आरवी: " <कोड क्लास =" प्लेन "> , rv)

आउटपुट:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen ऑब्जेक्ट 0x000001E39A3B4AC8 > 

कोड # 2: गिल्ब्रैट यादृच्छिक चर और संभाव्यता वितरण


<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा"> एनपी के रूप में सुन्न

<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा"> एनपी के रूप में सुन्न

<कोड वर्ग = "सादा"> मात्रा <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> np.arange ( <कोड वर्ग = "मान"> 0.01 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">, कोड> <कोड वर्ग = "मान"> 0.1 <कोड वर्ग = "सादा">)


<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # यादृच्छिक प्रकार

R = gilbrat.rvs (स्केल < /कोड> <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "मान"> 2 <कोड वर्ग = "सादा">, आकार <कोड वर्ग = "कीवर्ड" > = <कोड वर्ग = "वी अल्यू"> 10 <कोड वर्ग = "सादा">) /p>

Print ( "Random Variations:" < कोड वर्ग = "सादा">, आर)


<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # पीडीएफ

<पी> कोड वर्ग =" सादा "> आर <कोड वर्ग =" कीवर्ड "> = <कोड वर्ग =" सादा "> gilbrat.pdf (मात्रा, लोक <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = < / कोड> <कोड वर्ग = "मान"> 0 <कोड वर्ग = "सादा">, पैमाने <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "मान" > 1 <कोड वर्ग = "सादा">)

कोड वर्ग = "कार्य"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( कोड> <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "संभाव्यता वितरण:" <कोड वर्ग = "सादा">, आर)

आउटपुट:

यादृच्छिक रूपांतर: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] संभाव्यता वितरण: [0.00099024 0.331736749 0.577620854 0.64891 2357239 0.57879516 0.52988354 0.48170703 0.43645277] 

कोड # 3: ग्राफिक प्रतिनिधित्व


<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात < /कोड> <कोड वर्ग = "सादा"> एनपी के रूप में सुन्न

<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा"> matplotlib.pyplot के रूप में plt


<कोड वर्ग = "सादा"> वितरण <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> np .linspace ( 0 , np.minimum (rv.dist.b, 3 <कोड वर्ग = "सादा">))

कोड वर्ग = "कार्य"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( " वितरण: " , वितरण)


प्लॉट <कोड क्लास = "के yword"> = <कोड क्लास =" प्लेन "> plt.plot (वितरण, rv.pdf (वितरण))

आउटपू टी:

वितरण: [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। ] 

कोड # 4: विभिन्न स्थितिगत तर्क


<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा" "> matplotlib. plt के रूप में pyplot

import numpy as np


<कोड वर्ग = "सादा"> x <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> np.linspace ( <कोड वर्ग = " value"> 0 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 5 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 100 <कोड वर्ग = "सादा">)


<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # विभिन्न स्थितिगत तर्क /p>

<कोड वर्ग = "सादा"> y1 <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> gilbrat.pdf (x, <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 3 <कोड वर्ग = "सादा">) कोड>

<कोड वर्ग = "सादा"> y2 <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> gilbrat.pdf (x , < /कोड> <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 4 <कोड वर्ग = "सादा"> )

plt.plot (x, y1, " * " , x, y2, <कोड वर्ग ="स्ट्रिंग ">" r-- " )

आउटपुट: