scipy stats.foldcauchy（）| Python

パラメーター：
-＆gt; q：テール確率の下限と上限
-＆gt; a：形状パラメータ
-＆gt; x：分位数
-＆gt; loc：[オプション]位置パラメータ。デフォルト=0
-＆gt;スケール：[オプション]スケールパラメータ。デフォルト=1
-＆gt;サイズ： [intのタプル、オプション]形状またはランダムな変量。
-＆gt;瞬間：[オプション]文字で構成[`mvsk`]; `m` =平均、`v` =分散、`s` =フィッシャーのスキュー、`k`=フィッシャーのクルトシス。 （デフォルト=`mv`）。

結果：折りたたまれたCauchy連続確率変数

コード＃1：折りたたまれたコードを作成Cauchy確率変数Cauchy確率変数

from scipy.stats import foldcauchy

< / p>

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 、] * numargs

rv = foldcauchy（a）

print （ "RV：" 、rv）

終了：

 RV：＆lt; scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozenオブジェクト（0x0000018D55D8E160）＆gt; 

コード＃2：折りたたまれたコーシー確率変数と確率分布関数。

import numpy as np

クォンタイル = np.arange （ 0.01 、 1 、 0.1 ）

＃ランダムバリアント

R = foldcauchy .rvs（a、scale = 2 、size = 10 ）

print （ "Random Variates：" 、R ）

＃PDF

R = foldcauchy.pdf（a、quantile、loc = 0 、scale = 1 ）

print （ 「確率分布：」 、R）

出力：

ランダムバリアント：[1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065]確率分布：[0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792] 

コード＃3：グラフィック表現。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

配布 = np.linspace（ 0 、np.minimum（rv.dist。b、 3 ））

印刷（ "分布： " 、分布）

プロット= plt.plot（distributio n、rv.pdf（distribution））

出力：

配布：[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

コード＃4：さまざまな位置引数

import matplotlib。 pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace（ 0 、 5 、 100 ）

＃さまざまな位置引数

y1 = foldcauchy.pdf（x、 1 、 3 ）

y2 = foldcauchy.pdf（x、 1 、 4 ）

plt.plot（x、y1、 " * " 、x、y2、 "r--" ）

出力：

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Schneider Robinson

Tallinn | 2022-11-26

シンプルにまとめられていて分かりやすい。シェアしてくださってありがとうございます。scipy stats.foldcauchy（）| PythonやNumPyの問題はいつも私の弱点でした😁。. 昨日確認したところ、動作しています！

Cornwall Zelotti

Milan | 2022-11-26

もしかしたら、別の答えがあるのかも？何 scipy stats.foldcauchy（）| Python はどういう意味ですか？. それが最良の方法であるかどうかはわかりません

Schneider Wu

New York | 2022-11-26

私はコーディングの面接の準備をしていました、これを明確にしてくれてありがとう - Pythonのscipy stats.foldcauchy（）| Pythonは最も単純なものではありません. 卒論で使わせていただきます