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Python dask.array.random.chisquare用法及代码示例


用法:

dask.array.random.chisquare(df, size=None, chunks='auto', **kwargs)

从卡方分布中抽取样本。

此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.chisquare 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

当 df 独立随机变量(每个变量都具有标准正态分布(均值 0，方差 1))进行平方和求和时，得到的分布是卡方分布(见注释)。这种分布通常用于假设检验。

注意

新代码应改为使用default_rng() 实例的chisquare 方法；请参阅快速入门。

参数：

df：浮点数或类似数组的浮点数

自由度数，必须 > 0。

size：int 或整数元组，可选

输出形状。例如，如果给定的形状是 (m, n, k) ，则绘制 m * n * k 样本。如果 size 为 None(默认)，如果 df 是标量，则返回单个值。否则，将抽取np.array(df).size 样本。

返回：

out：ndarray 或标量

从参数化卡方分布中抽取样本。

抛出：

ValueError

当 df <= 0 或给出不适当的 size(例如 size=-1 )时。

注意：

通过对df独立、标准正态分布随机变量的平方求和得到的变量：

是卡方分布的，表示为

卡方分布的概率密度函数为

其中 是伽马函数，

参考：

1

NIST “Engineering Statistics Handbook”https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3666.htm

例子：

>>> np.random.chisquare(2,4)  
array([ 1.89920014,  9.00867716,  3.13710533,  5.62318272]) # random

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.random.chisquare。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。