借助sympy.stats.ChiNoncentral()方法，我们可以获得代表非中心chi分布的连续随机变量。
用法：sympy.stats.ChiNoncentral(name, k, l)
Where, k and l is number of degree of freedom.
返回：Return the continuous random variable.
范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用sympy.stats.ChiNoncentral()通过使用该方法，我们可以获得代表非中心chi分布的连续随机变量。
# Import sympy and ChiNoncentral
from sympy.stats import ChiNoncentral, density, E
from sympy import Symbol, simplify
k = Symbol("k", integer = True)
l = Symbol("l", integer = True)
z = Symbol("z")
# Using sympy.stats.ChiNoncentral() method
X = ChiNoncentral("x", k, l)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
2 2
-k l z
— - — - —
k 2 2 2 /k \
l*z *(l*z) *e *besseli|- - 1, l*z|
\2 /
范例2：
# Import sympy and ChiNoncentral
from sympy.stats import ChiNoncentral, density, E
from sympy import Symbol, simplify
k = 5
l = 6
z = 0.2
# Using sympy.stats.ChiNoncentral() method
X = ChiNoncentral("x", k, l)
gfg = density(X)(z)
print(gfg)输出：
1.81702770690497e-11*besseli(3/2, 1.2)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 sympy.stats.ChiNoncentral() in Python。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。