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.
- > моменты: [необязательно] состоит из букв [`mvsk`]; «m» = среднее значение, «v» = дисперсия, «s» = перекос Фишера и «k» = эксцесс Фишера. (по умолчанию = `mv`).
Результаты: непрерывная случайная переменная Гилбрата
Код № 1: создание непрерывной случайной переменная Gilbrat
| from scipy.stats import gilbrat
numargs = gilbrat .numargs
[] = [ 0,7 ,] * numargs
rv = gilbrat ( )
print ( " RV: " , rv) Вывод: RV: "Объект scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen по адресу 0x000001E39A3B4AC8 > Код № 2: случайные величины Гилбрата и распределение вероятностей
import numpy as np
import numpy as np
квантиль = np.arange ( 0,01 , 1 , 0.1 )
# Случайные варианты
R = gilbrat.rvs (масштаб = 2 , size = 10 )
print ( "Случайные переменные:" , R)
# PDF
R = gilbrat.pdf (quantile, loc = 0 , масштаб = 1 )
print ( "Распределение вероятностей: " , R)
< р> <сильный> Вывод: <предварительно> Случайные переменными: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] Вероятность распространения: [0.00099024 0.31736749 0.64817773 0.65389139 0.5620854 0.6 2357239 0,57879516 0,52988354 0,48170703 0,43645277] Код № 3: Графическое представление
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
дистрибутив = np .linspace( 0 , np.minimum (rv.dist.b, 3 ))
print ( " Распространение: " , распределение)
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf (distribution))
|
Вывод t:
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 = gilbrat.pdf (x, 1 , 3 )
y2 = gilbrat.pdf (x , 1 , 4 )
plt.plot (x, y1, " * " , x, y2, " r-- " )
Вывод:
