Python numpy random.mtrand.RandomState.triangular用法及代码示例

用法： RandomState.triangular(left, mode, right, size=None)

从区间上的三角形分布中抽取样本[left, right]。

三角分布是连续的概率分布，左下限，模式峰值和右上限。与其他分布不同，这些参数直接定义了pdf的形状。

参数：

参数：	left：： float 或 array_like of floats 下限。 mode：： float 或 array_like of floats 分布峰值出现的值。该值必须满足条件`left <= mode <= right`。 right：： float 或 array_like of floats 上限，必须大于左侧。 size：： int 或 tuple of ints, 可选参数输出形状。如果给定的形状是`(m, n, k)`，然后`m * n * k`抽取样品。如果尺寸是`None`(默认)，如果返回一个值`left`，`mode`和`right`都是标量。除此以外，`np.broadcast(left, mode, right).size`抽取样品。
返回值：	out：： ndarray或标量从参数化的三角分布中抽取样本。

left：： float 或 array_like of floats: 下限。
mode：： float 或 array_like of floats: 分布峰值出现的值。该值必须满足条件left <= mode <= right。
right：： float 或 array_like of floats: 上限，必须大于左侧。
size：： int 或 tuple of ints, 可选参数: 输出形状。如果给定的形状是(m, n, k)，然后m * n * k抽取样品。如果尺寸是None(默认)，如果返回一个值left，mode和right都是标量。除此以外，np.broadcast(left, mode, right).size抽取样品。

返回值：

out：： ndarray或标量: 从参数化的三角分布中抽取样本。

注意：

三角分布的概率密度函数为

$P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{for $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{for $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{otherwise}. \end{cases}$

三角形分布通常用于ill-defined问题中，其中基础分布未知，但是存在一些关于极限和模式的知识。通常将其用于仿真中。

参考文献：

[1]	维基百科，“Triangular distribution”https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution

例子：

从分布中绘制值并绘制直方图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> h = plt.hist(np.random.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200,
...              density=True)
>>> plt.show()

../../../_images/numpy-random-mtrand-RandomState-triangular-1.png

注：本文由纯净天空筛选整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.triangular。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。