numpy.random.RandomState.exponential

метод

RandomState.exponential(scale=1.0, size=None)

Генерирует выборки из экспоненциального распределения.

Его функция плотности вероятности равна

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

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

Экспоненциальное распределение является непрерывным аналогом геометрического распределения. Оно описывает многие распространённые ситуации, такие как размер капель дождя, измеренный во многих ливнях [1], или время между запросами на страницы Wikipedia [2].

Примечание

Новый код должен использовать метод exponential объекта default_rng(), 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 генерируются m * n * k выборок. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если scale является скалярным. В противном случае, генерируются np.array(scale).size выборок.

Возвращает

outndarray or scalar: Генерированные выборки из экспоненциального распределения.

См. также

Generator.exponential: который следует использовать для нового кода.

Ссылки

1: Peyton Z. Peebles Jr., “Вероятность, случайные величины и случайные сигналы”, 4-е изд., 2001, стр. 57.
2: Wikipedia, “Процесс Пуассона”, https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_process
3: Wikipedia, “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.RandomState.exponential.html