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:
