numpy.random.RandomState.exponential

метод

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

Генерирует выборки 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. $\beta$ является параметром масштаба, который является обратной величиной параметра скорости $\lambda = 1/\beta$ . Параметр скорости является альтернативной, широко используемой параметризацией экспоненциального распределения [3].

Экспоненциальное распределение является непрерывным аналогом геометрического распределения. Оно описывает многие распространённые ситуации, например, размер капель дождя, измеренный за много ливней [1], или время между запросами на страницы Википедии [2].

Примечание

Новый код должен использовать метод exponential экземпляра default_rng() вместо этого; см. Быстрый старт.

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 выборок будут сгенерированы. Если размер None (по умолчанию), то будет возвращено одно значение, если scale является скаляром. В противном случае, np.array(scale).size выборок будут сгенерированы.

Возвращает

outndarray or scalar: Сгенерированные выборки из параметризованного экспоненциального распределения.

См. также

Generator.exponential: который следует использовать для нового кода.

Ссылки

1: Peyton Z. Peebles Jr., “Probability, Random Variables and Random Signal Principles”, 4th ed, 2001, p. 57.
2: Википедия, “Процесс Пуассона”, https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_process
3: Википедия, “Экспоненциальное распределение”, https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution

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