借助于numpy.random.triangular()方法,我们可以从区间[left,right]的三角形分布中获取随机样本,并使用此方法返回随机样本。
用法:numpy.random.triangular(left, mode, right, size=None)
参数:
1)左-三角形的下限。
2)模式-峰值分布。
3)右-三角形的上限。
4)大小-所需样本总数。
Return:以numpy数组形式返回随机样本。
范例1:
在此示例中,我们可以看到,通过使用numpy.random.triangular()方法,我们能够获取三角形分布的随机样本并返回numpy数组。
Python3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using triangular() method
gfg = np.random.triangular(-5, 0, 5, 5000)
plt.hist(gfg, bins = 50, density = True)
plt.show()
输出:
范例2:
Python3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using triangular() method
gfg = np.random.triangular(-10, 8, 10, 15000)
plt.hist(gfg, bins = 100, density = True)
plt.show()
输出:
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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.triangular() 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。