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:
