本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.maxwell
的用法。
用法:
scipy.stats.maxwell = <scipy.stats._continuous_distns.maxwell_gen object>#
麦克斯韦连续随机变量。
作为
rv_continuous
类的实例,maxwell
对象从它继承了一组通用方法(完整列表见下文),并用特定于此特定发行版的详细信息来完成它们。注意:
chi
分布的特殊情况,具有df=3
、loc=0.0
和给定的scale = a
,其中a
是 Mathworld 说明 [1] 中使用的参数。maxwell
的概率密度函数为:对于 。
上面的概率密度在“standardized” 表格中定义。要移动和/或缩放分布,请使用
loc
和scale
参数。具体来说,maxwell.pdf(x, loc, scale)
等同于maxwell.pdf(y) / scale
和y = (x - loc) / scale
。请注意,移动分布的位置不会使其成为“noncentral” 分布;某些分布的非中心概括可在单独的类中获得。参考:
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import maxwell >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)
计算前四个时刻:
>>> mean, var, skew, kurt = maxwell.stats(moments='mvsk')
显示概率密度函数(
pdf
):>>> x = np.linspace(maxwell.ppf(0.01), ... maxwell.ppf(0.99), 100) >>> ax.plot(x, maxwell.pdf(x), ... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='maxwell pdf')
或者,可以调用分布对象(作为函数)来固定形状、位置和比例参数。这将返回一个 “frozen” RV 对象,其中包含固定的给定参数。
冻结分布并显示冻结的
pdf
:>>> rv = maxwell() >>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')
检查
cdf
和ppf
的准确性:>>> vals = maxwell.ppf([0.001, 0.5, 0.999]) >>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], maxwell.cdf(vals)) True
生成随机数:
>>> r = maxwell.rvs(size=1000)
并比较直方图:
>>> ax.hist(r, density=True, bins='auto', histtype='stepfilled', alpha=0.2) >>> ax.set_xlim([x[0], x[-1]]) >>> ax.legend(loc='best', frameon=False) >>> plt.show()
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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.stats.maxwell。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。