numpy.random.Generator.triangular

метод

random.Generator.triangular(left, mode, right, size=None)

Генерирует выборки из треугольного распределения на интервале [left, right].

Треугольное распределение — это непрерывное вероятностное распределение с нижней границей left, пиком в mode и верхней границей right. В отличие от других распределений, эти параметры непосредственно определяют форму функции плотности вероятности.

Параметры

leftfloat or array_like of floats: Нижняя граница.
modefloat or array_like of floats: Значение, в котором происходит пик распределения. Значение должно удовлетворять условию left <= mode <= right.
rightfloat or array_like of floats: Верхняя граница, должна быть больше left.
sizeint or tuple of ints, optional: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда генерируется m * n * k выборок. Если size — None (по умолчанию), возвращается одно значение, если left, mode, и right — все скаляры. В противном случае, генерируется np.broadcast(left, mode, right).size выборок.

Возвращает

outndarray or scalar: Сгенерированные выборки из параметризованного треугольного распределения.

Примечания

Функция плотности вероятности для треугольного распределения:

$P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{for $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{for $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{otherwise}. \end{cases}$

Треугольное распределение часто используется в плохо определённых задачах, когда основное распределение неизвестно, но известны пределы и мода. Часто используется в симуляциях.

Ссылки

1: Википедия, «Треугольное распределение» https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution

Примеры

Генерируем значения из распределения и строим гистограмму:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> h = plt.hist(np.random.default_rng().triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200,
...              density=True)
>>> plt.show()

../../../_images/numpy-random-Generator-triangular-1.png

© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/random/generated/numpy.random.Generator.triangular.html