numpy.random.Generator.standard_cauchy
метод
-
Generator.standard_cauchy(size=None) -
Генерирует выборку из стандартного распределения Коши с модой = 0.
Также известно как распределение Лоренца.
- Параметры
-
-
sizeint or tuple of ints, optional -
Форма выходных данных. Если заданная форма, например,
(m, n, k), то генерируетсяm * n * kвыборок. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.
-
- Возвращает
-
-
samplesndarray or scalar -
Сгенерированные выборки.
-
Примечания
Функция плотности вероятности для полного распределения Коши:
и распределение Стандартного Коши просто задает
и
Распределение Коши возникает при решении задачи о вынужденном гармоническом осцилляторе, а также описывает уширение спектральных линий. Оно также описывает распределение значений, в которых прямая, наклоненная под случайным углом, пересекает ось x.
При изучении гипотетических тестов, предполагающих нормальность, наблюдение того, как тесты работают на данных из распределения Коши, является хорошим показателем их чувствительности к распределению с тяжелыми хвостами, поскольку распределение Коши очень похоже на гауссово распределение, но с более тяжелыми хвостами.
Ссылки
-
1 -
NIST/SEMATECH e-Справочник по статистическим методам, «Распределение Коши», https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3663.htm
-
2 -
Weisstein, Эрик В. «Распределение Коши». Из MathWorld — веб-ресурса Wolfram. http://mathworld.wolfram.com/CauchyDistribution.html
-
3 -
Википедия, «Распределение Коши» https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
Примеры
Генерирует выборку и строит распределение:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> s = np.random.default_rng().standard_cauchy(1000000) >>> s = s[(s>-25) & (s<25)] # truncate distribution so it plots well >>> plt.hist(s, bins=100) >>> plt.show()
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.19/reference/random/generated/numpy.random.Generator.standard_cauchy.html