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

用法:
dask.array.random.weibull(a, size=None, chunks='auto', **kwargs)

从 Weibull 分布中抽取样本。

此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.weibull 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

从具有给定形状参数 a 的 1 参数 Weibull 分布中抽取样本。

\[X = (-ln(U))^{1/a}\]

这里，U 是从 (0,1] 上的均匀分布中得出的。

更常见的 2 参数 Weibull，包括比例参数 \(\lambda\) 只是 \(X = \lambda(-ln(U))^{1/a}\) 。

注意

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

参数：

a：浮点数或类似数组的浮点数: 分布的形状参数。必须是非负数。
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 a 是标量，则返回单个值。否则，将抽取np.array(a).size 样本。

out：ndarray 或标量: 从参数化的 Weibull 分布中抽取样本。

注意：

Weibull(或最小值的 III 型渐近极值分布、SEV III 型或Rosin-Rammler 分布)是用于建模极值问题的一类广义极值 (GEV) 分布之一。此类包括 Gumbel 和 Frechet 分布。

Weibull 分布的概率密度为

\[p(x) = \frac{a} {\lambda}(\frac{x}{\lambda})^{a-1}e^{-(x/\lambda)^a},\]

其中\(a\) 是形状，\(\lambda\) 是比例。

该函数在 \(\lambda(\frac{a-1}{a})^{1/a}\) 处有其峰值(模式)。

当 a = 1 时，威布尔分布减少为 index 分布。

参考：

1: Waloddi Weibull，皇家技术大学，斯德哥尔摩，1939 年“材料强度的统计理论”，Ingeniorsvetenskapsakademiens Handlingar Nr 151，1939 年，Generalstabens Litografiska Anstalts Forlag，斯德哥尔摩。
2: Waloddi Weibull，“广泛适用的统计分布函数”，应用力学杂志 ASME 论文 1951。
3: 维基百科，“Weibull distribution”，https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution

例子：

从分布中抽取样本：

>>> a = 5. # shape  
>>> s = np.random.weibull(a, 1000)

显示样本的直方图以及概率密度函数：

>>> import matplotlib.pyplot as plt  
>>> x = np.arange(1,100.)/50.  
>>> def weib(x,n,a):  
...     return (a / n) * (x / n)**(a - 1) * np.exp(-(x / n)**a)

>>> count, bins, ignored = plt.hist(np.random.weibull(5.,1000))  
>>> x = np.arange(1,100.)/50.  
>>> scale = count.max()/weib(x, 1., 5.).max()  
>>> plt.plot(x, weib(x, 1., 5.)*scale)  
>>> plt.show()

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.weibull。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。

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