本文简要介绍 python 语言中 scipy.special.stdtr
的用法。
用法:
scipy.special.stdtr(df, t, out=None) = <ufunc 'stdtr'>#
学生 t 分布 累积分布函数
返回积分:
- df: array_like
自由度
- t: array_like
积分的上限
- out: ndarray,可选
函数结果的可选输出数组
- 标量或 ndarray
学生 t CDF 在 t 时的值
参数 ::
返回 ::
注意:
学生 t 分布也可作为
scipy.stats.t
获得。与scipy.stats.t
的cdf
方法相比,直接调用stdtr
可以提高性能(请参见下面的最后一个示例)。例子:
计算
t=1
处df=3
的函数。>>> import numpy as np >>> from scipy.special import stdtr >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> stdtr(3, 1) 0.8044988905221148
绘制三个不同自由度的函数。
>>> x = np.linspace(-10, 10, 1000) >>> fig, ax = plt.subplots() >>> parameters = [(1, "solid"), (3, "dashed"), (10, "dotted")] >>> for (df, linestyle) in parameters: ... ax.plot(x, stdtr(df, x), ls=linestyle, label=f"$df={df}$") >>> ax.legend() >>> ax.set_title("Student t distribution cumulative distribution function") >>> plt.show()
通过为 df 提供 NumPy 数组或列表,可以同时计算多个自由度的函数:
>>> stdtr([1, 2, 3], 1) array([0.75 , 0.78867513, 0.80449889])
通过提供数组,可以同时计算多个不同自由度的多个点的函数df和t具有与广播兼容的形状。计算
stdtr
3 个自由度的 4 个点,形成 3x4 形状的数组。>>> dfs = np.array([[1], [2], [3]]) >>> t = np.array([2, 4, 6, 8]) >>> dfs.shape, t.shape ((3, 1), (4,))
>>> stdtr(dfs, t) array([[0.85241638, 0.92202087, 0.94743154, 0.96041658], [0.90824829, 0.97140452, 0.98666426, 0.99236596], [0.93033702, 0.98599577, 0.99536364, 0.99796171]])
t 分布也可用作
scipy.stats.t
。直接调用stdtr
比调用scipy.stats.t
的cdf
方法要快得多。为了获得相同的结果,必须使用以下参数化:scipy.stats.t(df).cdf(x) = stdtr(df, x)
。>>> from scipy.stats import t >>> df, x = 3, 1 >>> stdtr_result = stdtr(df, x) # this can be faster than below >>> stats_result = t(df).cdf(x) >>> stats_result == stdtr_result # test that results are equal True
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.special.stdtr。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。