numpy.random.RandomState.dirichlet

RandomState.dirichlet(alpha, size=None)

Выборка из распределения Дирихле.

Выборка size измерений размерности k из распределения Дирихле. Дирихле-распределённая случайная величина является обобщением бета-распределения на многомерный случай. Плотность вероятности Дирихле является сопряжённым предшествующим распределением для многочленного распределения в байесовском выводе.

Параметры:	alpha : массив Параметр распределения (k размерность для выборки размерности k). size : целое число или кортеж целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируются. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.
Возвращаемые значения:	samples : ndarray, Сгенерированные выборки, с формой (size, alpha.ndim).
Исключения:	ValueError Если какое-либо значение в alpha меньше или равно нулю

Примечания

Используется следующее свойство для вычисления: для каждого измерения генерируется случайная выборка y_i из стандартного генератора гамма-распределения с параметром формы alpha_i, затем имеет распределение Дирихле.

Ссылки

[R152]

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

[R153]

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

Примеры

Взяв пример, приведенный в Википедии, это распределение можно использовать, если необходимо разрезать строки (каждая из начальной длины 1.0) на K частей с различными длинами, где каждая часть имела в среднем заданную среднюю длину, но допускалась некоторая вариация 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")