numpy.random.RandomState.dirichlet

RandomState.dirichlet(alpha, size=None)

Выборка из распределения Дирихле.

Выбирает size образцов размерности k из распределения Дирихле. Дирихле-распределённая случайная величина является многомерным обобщением бета-распределения. Плотность распределения Дирихле является сопряжённым априорным распределением для многочленного распределения в байесовском выводе.

Параметры:	alpha : массив Параметр распределения (k-мерный для образца размерности k). size : целое число или кортеж целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов выбирается. По умолчанию значение None, в этом случае возвращается одно значение.
Возвращаемое значение:	samples : массив ndarray, Выбранные образцы, с формой (size, alpha.ndim).

Замечания

Использует следующее свойство для вычисления: для каждой размерности генерируется случайное значение y_i из стандартного генератора гамма-распределения с формой alpha_i, а затем имеет распределение Дирихле.

Ссылки

[R143]

David McKay, «Теория информации, выводы и алгоритмы обучения», глава 23, http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/

[R144]

Википедия, «Распределение Дирихле», http://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_distribution

Примеры

Принимая пример, приведённый в Википедии, это распределение можно использовать, если нужно разделить строки (каждая начальной длины 1.0) на K частей с различными длинами, где каждая часть имела в среднем заданную среднюю длину, но позволяя некоторую вариативность относительных размеров частей.

>>> s = np.random.dirichlet((10, 5, 3), 20).transpose()

>>> plt.barh(range(20), s[0])
>>> plt.barh(range(20), s[1], left=s[0], color='g')
>>> plt.barh(range(20), s[2], left=s[0]+s[1], color='r')
>>> plt.title("Lengths of Strings")