scipy.stats.foldcauchy() è una variabile casuale di Cauchy continua ripiegata definita in un formato standard e con alcuni parametri di forma per completare la sua specifica.
Parametri:
- > q: probabilità di coda inferiore e superiore
- > a: parametri di forma
- > x: quantili
- > loc: parametro di posizione [opzionale]. Predefinito = 0
- > scala: parametro di scala [opzionale]. Predefinito = 1
- > dimensione: [tupla di int, facoltativo] forma o varianti casuali.
- > momenti: [opzionale] composto da lettere [`mvsk`]; `m` = media, `v` = varianza, `s` = inclinazione di Fisher e `k` = curtosi di Fisher. (default = `mv`).Risultati: variabile casuale continua di Cauchy piegata
Codice n. 1: crea un piegato Variabile casuale continua di Cauchy Variabile casuale di Cauchy
da scipy.stats import foldcauchy
numargs = foldcauchy.numargs
rv = foldcauchy (a)
"RV:" , rv)
Uscita:
RV: "oggetto scipy.stats._distn_infrastructure.rv_congelato a 0x0000018D55D8E160 >
Codice n. 2: le variabili casuali di Cauchy piegate e la funzione di distribuzione di probabilità.
import numpy as np
quantile = np.arange ( 0.1 )
# Varianti casuali
R = foldcauchy .rvs (a, scala
# PDF
R =
print ( "Distribuzione di probabilità:" , R)
Output:
casuale variates: [1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065] Probabilità distribuzione: [0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792]
Codice n. 3: Rappresentazione grafica.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
, np.minimum (rv.dist. b, 3 ))
print ( " Distribuzione:"
plt.plot (distribuzione, rv.pdf (distribuzione))
Risultato:
Distribuzione: [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. ]
Codice n. 4: vari argomenti posizionali
import matplotlib. pyplot come plt
import numpy come np
x = np.linspace ( 0 , 5 , 100 )
# Vari argomenti posizionali
y1 = foldcauchy.pdf (x, < classe codice = "valore"> 1
y2 = foldcauchy.pdf (x, codice>
plt.plot (x, y1, "*" , x, y2, "r--" )
Output:
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Singapore | 2022-11-28
quantile è tutto un po' confuso 😭 scipy stats.foldcauchy () | python non è l'unico problema che ho riscontrato. Lo userò nella mia tesi di laurea
Moscow | 2022-11-28
Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il scipy stats.foldcauchy () | python e altri problemi con il NumPy 😁. Tornerò domani con un feedback
Rome | 2022-11-28
Grazie per le spiegazioni! Sono rimasto bloccato con scipy stats.foldcauchy () | python per alcune ore, finalmente l'ho fatto 🤗. Spero solo che non emerga più
