scipy stats.foldcauchy () | python

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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

[a] = [ 0.7 ,] * numerici

rv = foldcauchy (a)


stampa ( "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 ( 0.01 , 1 , 0.1 )


# Varianti casuali

R = foldcauchy .rvs (a, scala = 2 , dimensione = 10 )

print ( "Varianti casuali:" , R )


# PDF

R = foldcauchy.pdf (a, quantile, loc = 0 , scala = 1 )

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


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

print ( " Distribuzione:" , distribuzione)


traccia = 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. ] 

‚Äã‚Äã

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 , 3 )

y2 = foldcauchy.pdf (x, codice> 1 , 4 )

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

Output:

Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a scipy stats.foldcauchy () | python, controlla altri argomenti relativi a iat.

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A proposito, questo materiale è disponibile anche in altre lingue:



Olivia Sikorski

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

Schneider Galleotti

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

Olivia Krasiko

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

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