numpy.random.Generator.zipf

метод

Generator.zipf(a, size=None)

Генерирует выборки из распределения Ципфа.

Выборка производится из распределения Ципфа со значением параметра a > 1.

Распределение Ципфа (также известное как дзета-распределение) — это непрерывное вероятностное распределение, удовлетворяющее закону Ципфа: частота элемента обратно пропорциональна его рангу в таблице частот.

Параметры:	a : float or array_like of floats Параметр распределения. Должен быть больше 1. size : int or tuple of ints, optional Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируются m * n * k выборок. Если размерность равна None (по умолчанию), возвращается одно значение, если a — скаляр. В противном случае генерируются np.array(a).size выборок.
Возвращает:	out : ndarray or scalar Сгенерированные выборки из распределения Ципфа с заданными параметрами.

См. также

scipy.stats.zipf

плотность вероятности, распределение или кумулятивная функция распределения и т.д.

Примечания

Плотность вероятности распределения Ципфа

где — дзета-функция Римана.

Названа в честь американского лингвиста Джорджа Кингсли Ципфа, который отметил, что частота любого слова в выборке языка обратно пропорциональна его рангу в таблице частот.

Ссылки

[1]	Zipf, G. K., “Selected Studies of the Principle of Relative Frequency in Language,” Кембридж, Массачусетс: Harvard Univ. Press, 1932.

Примеры

Генерация выборок из распределения:

>>> a = 2. # parameter
>>> s = np.random.default_rng().zipf(a, 1000)

Вывод гистограммы выборок вместе с функцией плотности вероятности:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy import special  # doctest: +SKIP

Обрезание значений s до 50 для интересной визуализации:

>>> count, bins, ignored = plt.hist(s[s<50],
...         50, density=True)
>>> x = np.arange(1., 50.)
>>> y = x**(-a) / special.zetac(a)  # doctest: +SKIP
>>> plt.plot(x, y/max(y), linewidth=2, color='r')  # doctest: +SKIP
>>> plt.show()