numpy.random.rayleigh

numpy.random.rayleigh(scale=1.0, size=None)

Генерирует выборки из распределения Рейли.

Распределения и Вейбулла являются обобщениями распределения Рейли.

Параметры:	scale : скаляр Масштаб, также равный моде. Должен быть >= 0. size : целое число или кортеж целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок будет сгенерировано. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.

Примечания

Функция плотности вероятности для распределения Рейли:

Распределение Рейли может возникать, например, если восточная и северная компоненты скорости ветра имеют одинаковые гауссовы распределения с нулевым средним. Тогда скорость ветра будет иметь распределение Рейли.

Ссылки

[R259]

Brighton Webs Ltd., “Распределение Рейли”, http://www.brighton-webs.co.uk/distributions/rayleigh.asp

[R260]

Википедия, “Распределение Рейли” http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

Примеры

Генерация значений из распределения и построение гистограммы

>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, normed=True)

Высота волн, как правило, следует распределению Рейли. Если средняя высота волны составляет 1 метр, то какая часть волн, вероятно, будет иметь высоту более 3 метров?

>>> meanvalue = 1
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

Процент волн с высотой более 3 метров:

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.
0.087300000000000003