scipy stats.gilbrat() | Pitão

Michael Zippo

Parâmetros:
- > q: probabilidade de cauda inferior e superior
- > 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. (padrão = `mv`).
Resultados: variável aleatória contínua Gilbrat

Código nº 1: Gerando uma variável aleatória contínua variável Gilbrat

Saída t:

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. ]

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 = gilbrat.pdf (x, 1 , 3 )

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

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

Saída:

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Python OpenCV | cv2.putText () method

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numpy.arctan2 () in Python

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Python | os.path.realpath () method

around

Python OpenCV | cv2.circle () method

cvtcolor

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python functions

Python - Move item to the end of the list

Counters

time.perf_counter () function in Python

__dict__

Check if one list is a subset of another in Python

__del__

Python os.path.join () method

from scipy.stats import gilbrat

numargs = gilbrat .numargs

[] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = gilbrat ( )

print ( " RV: " , rv)

Saída:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen em 0x000001E39A3B4AC8 >

Código # 2: Variáveis aleatórias de Gilbrat e distribuição de probabilidade

import numpy as np

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

# Variantes Aleatórias

R = gilbrat.rvs (escala = 2 , tamanho = 10 )

print ( "Variações aleatórias:" , R)

# PDF

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

print ( "Distribuição de probabilidade: " , R)

saída:

 aleatória de Variáveis: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] distribuição de probabilidade: [0.00099024 0.31736749 0.5620854 0.64817773 0.65389139 0,6 2357239 0,57879516 0,52988354 0,48170703 0,43645277]

Código nº 3: representação gráfica

import 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))