random_number=np.random.exponential(scale=1.0/λ) 1. 在上述代码中,我们调用了random.exponential()函数,并通过scale参数传递了1.0/λ的值。这是因为random.exponential()函数中的scale参数接受的是指数分布的尺度参数,而尺度参数的倒数等于λ。 3. 完整代码示例 以下是一个完整的示例代码,包含了上述步骤中的所有...
# 生成指数分布的随机数random_samples = np.random.exponential(scale=1 / lambda_param, size=1000) # 使用scipy.stats的expon类创建指数分布对象exponential_dist = expon(scale=1 / lambda_param) # 计算指数分布的PDF和CDFx = np.linspace(exponential_dist.ppf(0.01), ex...
rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out[7]: array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [ 0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]]) (2)In [8]: np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据 Out[8]: array([[ 2.29864491, 0.52591291, -0.80812825], [ 0.37035029, -0.07191693, -...
defexponential_distribution(lam,size=1000):returnnp.random.exponential(1/lam,size)lam=1size=1000samples=exponential_distribution(lam,size)plt.hist(samples,bins=30,density=True)plt.title("Exponential Distribution")plt.show() 泊松分布 泊松分布是一种离散概率分布,用于描述单位时间(或空间)内随机事件发生次...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.exponential() 指数分布 原文地址:Python Numpy random.exponential() 指数分布 ...
import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(20200605) n = 2# 做某件事情的次数,这里是投两次硬币 p = 0.5#做某件事情成功的概率,在这里即投硬币为正面的概率 size = 50000 x = np.random.binomial(n, p, size) ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportnorm# 生成30个数,每个数是100个服从指数分布的随机浮点数的和data=[]num_per_sample=100000num_sample=1000for_inrange(num_sample):exponential_numbers=np.random.exponential(scale=1.0,size=num_per_sample)# 生成100个服从指数分布的随机浮点数#...
res= [np.random.exponential(lambd)for_inrange(1, SAMPLE_SIZE)] plt.hist(x=res, bins=buckets)#第六个图是一个 gamma 分布plt.subplot(526) plt.xlabel('random.gammavariate') alpha= 1beta= 10res= [np.random.gamma(alpha, beta)for_inrange(1, SAMPLE_SIZE)] ...
语法:numpy.random.standard_exponential(size=None) 返回:以numpy数组的形式返回随机样本。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到,通过使用numpy.random.standard_exponential()方法,我们能够从标准指数分布中获得随机样本,并返回随机样本。 # import numpyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Using standard_expon...
numpy.random.binomial(n, p, size) :从二项分布中生成随机数。 numpy.random.chisquare(df,size) :从卡方分布中生成随机数。 numpy.random.dirichlet(alpha,size) :从 Dirichlet 分布中生成随机数。 numpy.random.exponential(scale,size) :从指数分布中生成随机数。