Spec-Zone.ru › NumPy 1.20

numpy.random.RandomState.triangular

метод

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

Генерация выборок из треугольного распределения на интервале [left, right].

Треугольное распределение — это непрерывное вероятностное распределение с нижним пределом left, пиком в mode и верхним пределом right. В отличие от других распределений, эти параметры напрямую определяют форму функции плотности вероятности.

Примечание

Новый код должен использовать метод triangular экземпляра default_rng(); см. Быстрый старт.

Параметры
leftfloat or array_like of floats

Нижний предел.

modefloat or array_like of floats

Значение, где происходит пик распределения. Это значение должно удовлетворять условию left <= mode <= right.

rightfloat or array_like of floats

Верхний предел, должен быть больше left.

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда m * n * k выборок генерируются. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если left, mode, и right — скаляры. В противном случае генерируются np.broadcast(left, mode, right).size выборок.

Возвращаемые значения
outndarray or scalar

Выбранные образцы из параметризованного треугольного распределения.

См. также

Generator.triangular

который следует использовать для нового кода.

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 неизвестно подлежащее распределение, но известны пределы и мода. Часто используется в симуляциях.

Ссылки

1

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

Примеры

Генерация значений из распределения и построение гистограммы:

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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API