scipy stats.gilbrat() | 파이썬

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<그림 클래스 = aligncenter amp-wp-inline-191813b977f1d6334745abb54f2a1927>

매개변수:
- > q: 하단 및 상단 꼬리 확률
- > 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: Gilbrat 연속 랜덤 변수

코드 # 1: 연속 랜덤 생성 변수 Gilbrat


<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

scipy.stats 가져오기 길브랫


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

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

rv = 길브랏( )

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

출력:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen 객체 at 0x000001E39A3B4AC8 > 

코드 # 2: Gilbrat 랜덤 변수 및 확률 분포


가져오기 numpy as np

가져오기 numpy np

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


# 임의 변형

R = gilbrat.rvs (규모 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">, 크기 <코드 클래스 = "키워드" > = <코드 클래스 = "값 "> 10 <코드 클래스 ="일반 ">)

인쇄 ( "임의의 변수:" < 코드 클래스 = "일반">, R)


# PDF

R <코드 클래스 ="키워드 "> = <코드 클래스 ="일반 "> gilbrat.pdf(분위수, 위치 <코드 클래스 ="키워드 "> = < /코드> <코드 클래스 ="값 "> 0 <코드 클래스 = "일반">, 규모 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "값" > 1 <코드 클래스 = "일반"> )

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

<강한> 출력 :

<사전> 랜덤 Variates : 0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] 확률 분포 : 0.00099024 0.31736749 0.5620854 0.64817773 0.65389139 0.6 2357239 0.57879516 0.52988354 0.48170703 0.43645277]

코드 # 3: 그래픽 표현


가져오기 numpy as np

가져오기 matplotlib.pyplot as plt


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

<코드 클래스 = " 기능 "> 인쇄 <코드 클래스 ="일반 "> ( " 배포: " , 배포)


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

출력 t:

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-0bb5075a0b53e49087bc876d9bdbd54f> 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"> gilbrat.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"> gilbrat.pdf (x, < /코드> <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스="일반"> )

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

출력:

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