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。 ]
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：
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Warsaw | 2022-11-26
也许有其他的答案？什么是scipy stats.foldcauchy() | Python？到底是什么意思？. 我只希望不再出現
Singapore | 2022-11-26
我正在为我的编码面试做准备，谢谢你的澄清--Python中的scipy stats.foldcauchy() | Python并不是最简单的一个。. 將在我的學士論文中使用它
Massachussetts | 2022-11-26
iat是每一个有点混乱的😭 scipy stats.foldcauchy() | Python不是我遇到的唯一问题. 我只是不太確定這是最好的方法
