scipy stats.foldcauchy() | Python

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scipy.stats.foldcauchy () 是一個折疊的連續柯西隨機變量,它以標準格式定義,並帶有一些形狀參數來完成其規範。

參數:
<強>-> q:
上下尾概率
-> a: 形狀參數
- > x: 分位數
- > loc: [可選] 位置參數。默認 = 0
- > scale: [可選] 比例參數。默認值 = 1
- >大小: [整數元組,可選] 形狀或隨機變量。
- >時刻: [可選] 由字母 [`mvsk`] 組成; `m` = 均值,`v` = 方差,`s` = Fisher`s skew 和`k` = Fisher`s kurtosis。 (默認 = `mv`)。

結果:折疊柯西連續隨機變量

代碼#1:創建折疊柯西連續隨機變量 柯西隨機變量


from scipy.stats import foldcauchy

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = foldcauchy (a)


print ( "RV:" , rv)

退出:

RV:< scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen 對象位於 0x0000018D55D8E160 > 

代碼#2:折疊柯西隨機變量和概率分佈函數。


import numpy as np

分位數 = np.arange ( 0.01 , 1 , 0.1 )


# 隨機變體

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

print ( "隨機變量:" , R )


# PDF

R = foldcauchy.pdf (a, quantile, loc = 0 , scale = 1 )

print ( “概率分佈:” , R)

<強>輸出:

隨機分佈隨機數:[1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065]概率分佈:[0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.43639823 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792] 

代碼#3:圖形表示。


import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


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

print ( "分佈:" ,分佈)


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

輸出:

分佈:[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。 ] 

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代碼#4:各種位置參數


import matplotlib。 pyplot as plt

import numpy as np


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


# 各種位置參數

y1 = foldcauchy.pdf (x, <代碼類 = "值"> 1 <代碼類 = "普通">, <代碼類 = "值"> 3 <代碼類 = "普通">)

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

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

輸出: