scipy stats.foldcauchy() | 파이썬

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scipy.stats.foldcauchy() 는 표준 형식으로 정의되고 사양을 완성하기 위한 일부 모양 매개변수로 정의된 접힌 연속 코시 랜덤 변수입니다.

:
매개변수

< 강한>
- > q: 하단 및 상단 꼬리 확률
- > a: 모양 매개변수
- > x: 분위수
- > loc: [선택 사항] 위치 매개변수. 기본값 = 0
- > scale: [선택 사항] 척도 매개변수. 기본값 = 1
- > 크기: [정수 튜플, 선택사항] 모양 또는 임의의 변수.
- > 순간: [선택 사항] 문자 [`mvsk`]로 구성됨; `` = 평균, `v` = 분산, ``` = 피셔의 왜도 및 `k` = 피셔의 첨도. (기본값 = `mv`).

결과: 접힌 코시 연속 확률 변수

코드 # 1: 접힌 것을 만듭니다. Cauchy 연속 확률 변수 Cauchy 확률 변수


from scipy.stats 가져오기 foldcauchy

<코드 클래스 = "일반"> 숫자 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> foldcauchy.numargs

<코드 클래스 = "일반"> [a] <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> [ <코드 클래스 = " 값"> 0.7 <코드 클래스 = "일반">,] <코드 클래스 = "키워드"> * <코드 클래스 = "일반"> 숫자

rv = foldcauchy (a)


인쇄 <코드 클래스 = "일반"> ( <코드 클래스 = "문자열"> "RV:" <코드 클래스="일반">, rv)

종료:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen 개체 at 0x0000018D55D8E160 > 

코드 # 2: 접힌 코시 확률 변수와 확률 분포 함수.


가져오기 numpy np로

quantile = np.arange ( <코드 클래스 = "값"> 0.01 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반 ">, <코드 클래스 = "값"> 0.1 <코드 클래스 = "일반">)


<코드 클래스 = "주석" > # 임의 변형

R = foldcauchy .rvs (a, scale = 2 , 크기 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "값"> 10 <코드 클래스 = "일반">)

<코드 클래스 = "keyword"> 인쇄 ( "Random Variates:" , R )


# PDF

R <코드 클래스 = "keyword"> = foldcauchy.pdf (a, quantile, loc = 0 <코드 클래스 = "일반">, 규모 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">)

<코드 클래스 = "함수"> 인쇄 <코드 클래스 = "일반"> ( <코드 클래스 = "문자열" > "확률 분포:" , R)

<강한> 출력 :

<사전> 랜덤 Variates : 1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065] 확률 분포 : 0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792]

코드 # 3: 그래픽 표현.


가져오기 numpy np로

가져오기 matplotlib.pyplot을 plt로


배포 = np.linspace ( 0 <코드 클래스 = "일반">, np.minimum (rv.dist. b, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반 ">))

인쇄 ( " 분포:" , distribution)


플롯 = <코드 클래스 = "일반"> plt.plot (배포 n, rv.pdf (배포))

출력:

분포: [0. 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 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102 1.83673469 1.28571429 1.34693878 1.40816327 1.46938776 1.53061224 0.97959184 1.04081633 1.10204082 1.16326531 1.2244898 0.67346939 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245 0.36734694 0.06122449. ] 

<그림 클래스 = aligncenter amp-wp-inline-25e3e160899e97e8800b7d8998991749> ‚Aã‚Äã

코드 # 4: 다양한 위치 인수


가져오기 matplotlib. plt로 pyplot

가져오기 np로 numpy


<코드 클래스 = "일반"> x <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> np.linspace( <코드 클래스 = "값 "> 0 <코드 클래스="일반">, <코드 클래스 ="값 "> 5 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 = "value "> 100 )


# 다양한 위치 인수

<코드 클래스 = "일반"> y1 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> foldcauchy.pdf (x, < 코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">)

<코드 클래스 = "일반"> y2 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> foldcauchy.pdf (x, <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "플라이 n" >)

<코드 클래스 = "일반"> plt.plot (x, y1, <코드 클래스 = "문자열" > "*" <코드 클래스 = "일반">, x, y2, <코드 클래스 = "문자열"> "r--" <코드 클래스 = "일반"> )

출력:

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Chen Robinson

Berlin | 2022-11-26

iat은(는) 모든 것이 약간 혼란스럽습니다 😭 scipy stats.foldcauchy() | 파이썬이(가) 만난 유일한 문제는 아닙니다.. 내 학사 논문에 사용할 것입니다

Xu Schteiner

Rome | 2022-11-26

다른 답이 있지 않을까요? 뭐 scipy stats.foldcauchy() | 파이썬 은(는) 정확히 무엇을 의미합니까?. 나는 그것이 최선의 방법인지 확신하지 못한다.

Walter Ungerschaft

Prague | 2022-11-26

다른 답이 있지 않을까요? 뭐 scipy stats.foldcauchy() | 파이썬 은(는) 정확히 무엇을 의미합니까?. 어제 확인했는데 작동합니다!

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