numpy.random.dirichlet

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

Выборка из распределения Дирихле.

Выбрать size образцов размерности k из распределения Дирихле. Дискретное случайное значение можно рассматривать как многомерное обобщение распределения Бета. Плотность распределения Дирихле является сопряжённым априорным распределением для многочленного распределения в байесовском выводе.

Параметры:	alpha : массив Параметр распределения (k размерностей 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 значение None, в этом случае возвращается единственное значение.
Возвращает:	samples : массив, Выбранные образцы, с формой (size, alpha.ndim).

Примечания

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

Ссылки

[R219]

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

[R220]

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

Примеры

Взяв пример, приведенный в Википедии, это распределение можно использовать, если нужно разделить строки (каждая начальной длины 1.0) на K частей с различными длинами, где каждая часть в среднем имела определённую среднюю длину, но с некоторыми вариациями в относительных размерах 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")