Python numpy Generator.rayleigh用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.random.Generator.rayleigh 的用法。

用法:

random.Generator.rayleigh(scale=1.0, size=None)

从瑞利分布中抽取样本。

\(\chi\) 和 Weibull 分布是瑞利分布的推广。

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

\[P(x;scale) = \frac{x}{scale^2}e^{\frac{-x^2}{2 \cdotp scale^2}}\]

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
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> values = hist(rng.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 = rng.rayleigh(modevalue, 1000000)

大于 3 米的海浪百分比为：

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