numpy.random.exponential

numpy.random.exponential(scale=1.0, size=None)

Выборка образцов из экспоненциального распределения.

Его функция плотности вероятности

$f(x; \frac{1}{\beta}) = \frac{1}{\beta} \exp(-\frac{x}{\beta}),$

для x > 0 и 0 в противном случае. $\beta$ — это параметр масштаба, который является обратным параметру скорости $\lambda = 1/\beta$ . Параметр скорости — это альтернативная, широко используемая параметризация экспоненциального распределения [3].

Экспоненциальное распределение — это непрерывный аналог геометрического распределения. Оно описывает многие распространённые ситуации, такие как размер капель дождя, измеренный во многих ливнях [1], или время между запросами к страницам Википедии [2].

Примечание

Новый код должен использовать метод exponential экземпляра default_rng() вместо этого; см. random-quick-start.

Параметры

scalefloat or array_like of floats: Параметр масштаба, $\beta = 1/\lambda$ . Должен быть неотрицательным.
sizeint or tuple of ints, optional: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов выбираются. Если размер None (по умолчанию), то возвращается единственное значение, если scale является скалярным. В противном случае np.array(scale).size образцов выбираются.

Возвращаемое значение

outndarray or scalar: Выбранные образцы из параметризованного экспоненциального распределения.

См. также

Generator.exponential: который следует использовать в новом коде.

Ссылки

1: Peyton Z. Peebles Jr., «Probability, Random Variables and Random Signal Principles», 4-е изд., 2001, стр. 57.
2: Википедия, «Процесс Пуассона», https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_process
3: Википедия, «Экспоненциальное распределение», https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution

© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/random/generated/numpy.random.exponential.html