Python numpy.random.exponential()用法及代码示例

借助于numpy.random.exponential()方法，我们可以从 index 分布中获取随机样本，并使用此方法返回随机样本的numpy数组。

index 分布

用法：numpy.random.exponential(scale=1.0, size=None)

返回：返回numpy数组的随机样本。

范例1：

在此示例中，我们可以看到，通过使用numpy.random.exponential()方法，我们能够获取 index 分布的随机样本并返回numpy数组的样本。

Python3

# import exponential 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# Using exponential() method 
gfg = np.random.exponential(3.45, 10000) 
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 14, density = True) 
plt.show()

输出：

范例2：

Python3

# import exponential 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# Using exponential() method 
gfg = np.random.exponential(101.123, 10000) 
gfg1 = np.random.exponential(gfg, 10000) 
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg1, 14, density = True) 
plt.show()

输出：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 numpy.random.exponential() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。