scipy stats.genexpon() | python

scipy.stats.genexpon() — это обобщенная экспоненциальная непрерывная случайная величина, которая определяется стандартным форматом и некоторыми параметрами формы для завершения ее спецификации.

Параметры:
- > q: нижняя и верхняя вероятность хвоста
- > x: квантили
- > loc: [необязательный] параметр местоположения. По умолчанию = 0
- > масштаб: [необязательный] параметр масштаба. По умолчанию = 1
- > размер: [кортеж целых чисел, необязательно] форма или случайные переменные.
- > a, b, c: параметры формы
- > моменты: [необязательно] состоит из букв [`mvsk`]; «m» = среднее значение, «v» = дисперсия, «s» = перекос Фишера и «k» = эксцесс Фишера. (по умолчанию = `mv`).

Результаты: обобщенная экспоненциальная непрерывная случайная величина

Код № 1: Генерация обобщенной экспоненциальной непрерывная случайная величина

from scipy.stats import genexpon

numargs = genexpon .numargs

[a, b, c] = [ 0,7 ,] * numargs

rv = genexpon (a, b, c)

print ( " RV: " , rv)

Вывод:

RV : < объект scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen по адресу 0x0000018D57997F60 > 

Код № 2: обобщенные экспоненциальные случайные величины.

import numpy as np

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

# Случайные варианты

R = genexpon.rvs(a, масштаб = 2 , size = 10 )

print ( "Случайные переменные:" , R)

Вывод:

Случайные варианты : [0.74505484 2.02790441 2.06823675 3.96275674 1.24274054 3.71331036 0.53957521 0.37359838 2.53934153 2.36254065] Вероятность распространения:. [0.43109163 0.45222638 0.47102054 0.48773188 0.50258763 0.51578837 0.52751153 0.5135300 
 
 <код> 
 
 <код класса = "ключевое слово" > импортировать   numpy as np 
 import   matplotlib .pyplot as plt 

 дистрибутив   =   np.linspace (  0  , np.minimum (rv.dist.b,   3  ))  
 
 print   (  "Распространение:"  , распространение) 

 plot   =   plt.plot (distribution, rv. pdf (распространение)) 
    
Вывод: 
Распространение: [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. ] 
 
  
 
Код 4. Различные позиционные аргументы 

 
 import   матплотлиб. pyplot как plt 
 import   numpy as np 

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

 # Различные позиционные аргументы 
 y1   =   genexpon.pdf (x, a,   1  ,   3   ) 
 y2   =   genexpon.pdf ( x , a,   1  ,   4  ) 
 plt.plot (x, y1,  " * " , x, y2,  " r-- " ) 
Вывод: