借助於numpy.random.logistic()方法，我們可以獲取邏輯分布的隨機樣本，並使用此方法返回隨機樣本。
物流分布
用法：numpy.random.logistic(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
返回：以numpy數組形式返回隨機樣本。
範例1：
在此示例中，我們可以看到，通過使用numpy.random.logistic()方法，我們能夠獲取logistic分布的隨機樣本並使用此方法返回隨機樣本。
Python3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using numpy.random.logistic() method
gfg1 = np.random.logistic(1.23, 3.14, 1000)
gfg2 = np.random.logistic(gfg1, 3.14, 1000)
count, bins, ignored = plt.hist(gfg2, 50, density = True)
plt.show()輸出：
範例2：
Python3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using numpy.random.logistic() method
gfg = np.random.logistic(13.31, 3.31, 1000)
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 30, density = True)
plt.show()輸出：
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自Jitender_1998大神的英文原創作品 numpy.random.logistic() in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。