numpy.random.RandomState.rayleigh
-
RandomState.rayleigh(scale=1.0, size=None) -
Генерация выборок из распределения Рейли.
Распределения Рейли и Вейбулла являются обобщениями.
Параметры: scale : float или array_like чисел с плавающей точкой, необязательно
Масштаб, также совпадает с модой. Должно быть >= 0. По умолчанию 1.
size : int или кортеж из целых чисел, необязательно
Форма выходного массива. Если заданная форма, например,
(m, n, k), тоm * n * kвыборок генерируется. Если size не указан (по умолчанию), возвращается одно значение, еслиscaleявляется скаляром. В противном случае,np.array(scale).sizeвыборок генерируется.Возвращает: out : ndarray или скаляр
Сгенерированные выборки из параметризованного распределения Рейли.
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
[R188] Brighton Webs Ltd., “Распределение Рейли,” http://www.brighton-webs.co.uk/distributions/rayleigh.asp [R189] Википедия, “Распределение Рейли” http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution Примеры
Генерируем значения из распределения и строим гистограмму
>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, normed=True)
Высота волн, как правило, подчиняется распределению Рейли. Если средняя высота волны составляет 1 метр, то какая доля волн, вероятно, будет выше 3 метров?
>>> meanvalue = 1 >>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue >>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)
Процент волн, превышающих 3 метра, составляет:
>>> 100.*sum(s>3)/1000000. 0.087300000000000003
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.rayleigh.html