numpy.random.RandomState.rayleigh

метод

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

Генерирует выборки из распределения Рэлея.

Распределения Рэлея и Вейбулла являются обобщениями.

Примечание

В новом коде следует использовать метод rayleigh экземпляра default_rng(); см. random-quick-start.

Параметры

scalefloat or array_like of floats, optional

Масштаб, также равный моде. Должен быть неотрицательным. По умолчанию равен 1.

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируется m * n * k выборок. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если scale является скаляром. В противном случае генерируется np.array(scale).size выборок.

Возвращаемые значения

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из параметризованного распределения Рэлея.

См. также

Generator.rayleigh

который следует использовать в новом коде.

Примечания

Плотность вероятности для распределения Рэлея:

Распределение Рэлея может возникать, например, если восточный и северный компоненты скорости ветра имеют одинаковые гауссовы распределения с нулевым средним. Тогда скорость ветра будет иметь распределение Рэлея.

Ссылки

1

Brighton Webs Ltd., “Распределение Рэлея”, https://web.archive.org/web/20090514091424/http://brighton-webs.co.uk:80/distributions/rayleigh.asp

2

Википедия, “Распределение Рэлея” https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

Примеры

Генерация значений из распределения и построение гистограммы

>>> from matplotlib.pyplot import hist
>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)

Высота волн часто следуют распределению Рэлея. Если средняя высота волны составляет 1 метр, то какая часть волн, вероятно, будет выше 3 метров?

>>> meanvalue = 1
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

Процент волн, превышающих 3 метра, составляет:

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.
0.087300000000000003 # random