本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.uniform
的用法。
用法:
scipy.stats.uniform = <scipy.stats._continuous_distns.uniform_gen object>#
一个均匀的连续随机变量。
在标准形式中,分布在
[0, 1]
上是均匀的。使用参数loc
和scale
,可以得到[loc, loc + scale]
上的均匀分布。作为
rv_continuous
类的实例,uniform
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。例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import uniform >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)
计算前四个时刻:
>>> mean, var, skew, kurt = uniform.stats(moments='mvsk')
显示概率密度函数(
pdf
):>>> x = np.linspace(uniform.ppf(0.01), ... uniform.ppf(0.99), 100) >>> ax.plot(x, uniform.pdf(x), ... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='uniform 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 = uniform() >>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')
检查
cdf
和ppf
的准确性:>>> vals = uniform.ppf([0.001, 0.5, 0.999]) >>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], uniform.cdf(vals)) True
生成随机数:
>>> r = uniform.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.uniform。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。