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


用法:

dask.array.random.rayleigh(scale=1.0, size=None, chunks='auto', **kwargs)

从瑞利分布中抽取样本。

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

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

和 Weibull 分布是瑞利分布的推广。

注意

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

参数：

scale：float 或 数组 的浮点数，可选

规模，也等于模式。必须是非负数。默认值为 1。

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 scale 是标量，则返回单个值。否则，将抽取np.array(scale).size 样本。

返回：

out：ndarray 或标量

从参数化瑞利分布中抽取样本。

注意：

瑞利分布的概率密度函数是

例如，如果风速的东、北分量具有相同的zero-mean 高斯分布，就会出现瑞利分布。那么风速将具有瑞利分布。

参考：

1

Brighton Webs Ltd.，“瑞利分布”，https://web.archive.org/web/20090514091424/http://brighton-webs.co.uk:80/distributions/rayleigh.asp

2

维基百科，“Rayleigh distribution”https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

例子：

从分布中绘制值并绘制直方图

>>> from matplotlib.pyplot import hist  
>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)

波高倾向于遵循瑞利分布。如果平均波高是 1 米，那么有多少波浪可能大于 3 米？

>>> meanvalue = 1  
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue  
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

大于 3 米的海浪百分比为：

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.  
0.087300000000000003 # 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.rayleigh。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。