numpy.random.RandomState.dirichlet

RandomState.dirichlet(alpha, size=None)

Выборка образцов из распределения Дирихле.

Выборка size образцов размерности k из распределения Дирихле. Дискретное распределение можно рассматривать как многомерное обобщение бета-распределения. Плотность распределения Дирихле является сопряжённым априорным распределением для многочленного распределения в байесовском выводе.

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

Примечания

Используется следующее свойство для вычислений: для каждой размерности выбирается случайный образец y_i из генератора гамма-распределения со значением формы alpha_i, затем имеет распределение Дирихле.

Ссылки

[R143]

David McKay, “Information Theory, Inference and Learning Algorithms,” глава 23, http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/

[R144]

Wikipedia, “Распределение Дирихле”, http://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_distribution

Примеры

Принимая пример, приведенный в Википедии, это распределение можно использовать, если нужно разделить строки (каждая исходной длиной 1,0) на K частей с разными длинами, где каждая часть имела бы, в среднем, заданную среднюю длину, но допускается некоторое изменение 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")