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Python mxnet.ndarray.op.random_pdf_gamma用法及代码示例


用法:

mxnet.ndarray.op.random_pdf_gamma(sample=None, alpha=None, beta=None, is_log=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

参数

  • sample(NDArray) - 来自分布的样本。
  • alpha(NDArray) - 分布的 Alpha(形状)参数。
  • is_log(boolean, optional, default=0) - 如果设置,则计算 log-probability 的密度而不是概率。
  • beta(NDArray) - 分布的 Beta(规模)参数。
  • out(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

返回

out- 此函数的输出。

返回类型

NDArray 或 NDArray 列表

计算带有参数alpha(形状)和beta(速率)的伽马分布sample的PDF值。

alphabeta 必须具有相同的形状,必须与 sample 的最左侧子形状匹配。也就是说,sample 可以具有与 alphabeta 相同的形状,在这种情况下,输出包含每个分布的一个密度,或者 sample 可以是具有该形状的张量的张量,在这种情况下,输出是密度的张量,使得输出中索引 i 处的密度由 sample 中索引 i 处的样本给出,该样本由索引 i 处的 alphabeta 的值参数化。

例子:

random_pdf_gamma(sample=[[1,2,3,4,5]], alpha=[5], beta=[1]) =
    [[0.01532831, 0.09022352, 0.16803136, 0.19536681, 0.17546739]]

sample = [[1, 2, 3, 4, 5],
          [2, 3, 4, 5, 6],
          [3, 4, 5, 6, 7]]

random_pdf_gamma(sample=sample, alpha=[5,6,7], beta=[1,1,1]) =
    [[0.01532831, 0.09022352, 0.16803136, 0.19536681, 0.17546739],
     [0.03608941, 0.10081882, 0.15629345, 0.17546739, 0.16062315],
     [0.05040941, 0.10419563, 0.14622283, 0.16062315, 0.14900276]]

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.op.random_pdf_gamma。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。