numpy.random.dirichlet

numpy.random.dirichlet(alpha, size=None)

Выборка из распределения Дирихле.

Выборка size образцов размерности k из распределения Дирихле. Дирихле-распределённая случайная величина — это многомерное обобщение бета-распределения. Плотность распределения Дирихле является сопряжённым априорным распределением для многономиального распределения в байесовском выводе.

Параметры:	alpha : массив Параметр распределения (k размерность 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 выбираются. По умолчанию None, в этом случае возвращается единственное значение.
Возвращает:	samples : массив ndarray, Выбранные образцы, с формой (размер, alpha.ndim).

Примечания

Используется следующее свойство для вычисления: для каждой размерности выбирается случайный образец y_i из генератора стандартной гамма-функции с формой alpha_i, затем имеет распределение Дирихле.

Ссылки

[R214]

Дэвид Маккей, «Теория информации, вывод и алгоритмы обучения», глава 23, http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/

[R215]

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

Примеры

Рассмотрим пример, приведенный в Википедии. Это распределение может быть использовано, если нужно разрезать строки (каждая начальной длиной 1.0) на K кусков с различными длинами, где каждый кусок имел бы в среднем заданную среднюю длину, но допускалось некоторое изменение относительных размеров кусков.

>>> 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")