scipy stats.foldcauchy() | Pitão

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scipy.stats.foldcauchy () é uma variável aleatória Cauchy contínua dobrada que é definida em um formato padrão e com alguns parâmetros de forma para completar sua especificação.

Parâmetros:
- > q: probabilidade de cauda inferior e superior
- > a: parâmetros de forma
- > x: quantis
- > loc: [opcional] parâmetro de localização. Padrão = 0
- > escala: [opcional] parâmetro de escala. Padrão = 1
- > tamanho: [tupla de inteiros, opcional] forma ou variáveis aleatórias.
- > momentos: [opcional] composto por letras [`mvsk`]; `m` = média, `v` = variância, `s` = inclinação de Fisher e `k` = curtose de Fisher. (default = `mv`).

Resultados: variável aleatória contínua Cauchy dobrada

Código # 1: Crie uma dobrada Variável aleatória contínua Cauchy Variável aleatória Cauchy


de scipy.stats import foldcauchy

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = foldcauchy (a)


print ( "RV:" , rv)

Sair:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen em 0x0000018D55D8E160 > 

Código # 2: as variáveis aleatórias de Cauchy dobradas e a função de distribuição de probabilidade.


importar numpy as np

quantil = np.arange ( 0,01 , 1 , 0.1 )


# Variantes Aleatórias

R = foldcauchy .rvs (a, escala = 2 , size = 10 )

print ( "Variações aleatórias:" , R )


# PDF

R = foldcauchy.pdf (a, quantil, loc = 0 , escala = 1 )

print ( "Distribuição de probabilidade:" , R)

Output:

 Aleatório de Variáveis: [1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065] Distribuição de Probabilidade: [0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0,4 3294602 0,42480391 0,41154712 0,3934792] 

Código nº 3: representação gráfica.


importar numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


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

print ( " Distribuição:" , distribuição)


plot = plt.plot (distribuição, rv.pdf (distribuição))

Saída:

Distribuição: [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

Código nº 4: vários argumentos posicionais


import matplotlib. pyplot as plt

import numpy as np


x = np.linspace ( 0 , 5 , 100 )


# Vários argumentos posicionais

y1 = foldcauchy.pdf (x, 1 , 3 )

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

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

Saída:

Esperamos que este artigo tenha ajudado você a resolver o problema. Além de scipy stats.foldcauchy() | Pitão, confira outros tópicos relacionados a iat.

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A propósito, este material também está disponível em outros idiomas:



Schneider Danburry

San Francisco | 2022-11-26

Obrigado por explicar! Eu fiquei preso com scipy stats.foldcauchy() | Pitão por algumas horas, finalmente consegui fazer isso 🤗. Vou usá-lo na minha tese de bacharelado

Olivia Jackson

Vigrinia | 2022-11-26

NumPy está tudo um pouco confuso 😭 scipy stats.foldcauchy() | Pitão não é o único problema que eu encontrei. Eu só espero que isso não apareça mais

Schneider Galleotti

Tallinn | 2022-11-26

Python functions está tudo um pouco confuso 😭 scipy stats.foldcauchy() | Pitão não é o único problema que eu encontrei. Eu só espero que isso não apareça mais

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