用法:
dask.array.random.rayleigh(scale=1.0, size=None, chunks='auto', **kwargs)
從瑞利分布中抽取樣本。
此文檔字符串是從 numpy.random.mtrand.RandomState.rayleigh 複製的。
可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。
和 Weibull 分布是瑞利分布的推廣。
注意
新代碼應改為使用
default_rng()
實例的rayleigh
方法;請參閱快速入門。- scale:float 或 數組 的浮點數,可選
規模,也等於模式。必須是非負數。默認值為 1。
- size:int 或整數元組,可選
輸出形狀。例如,如果給定的形狀是
(m, n, k)
,則繪製m * n * k
樣本。如果 size 為None
(默認),如果scale
是標量,則返回單個值。否則,將抽取np.array(scale).size
樣本。
- out:ndarray 或標量
從參數化瑞利分布中抽取樣本。
參數:
返回:
注意:
瑞利分布的概率密度函數是
例如,如果風速的東、北分量具有相同的zero-mean 高斯分布,就會出現瑞利分布。那麽風速將具有瑞利分布。
參考:
- 1
Brighton Webs Ltd.,“瑞利分布”,https://web.archive.org/web/20090514091424/http://brighton-webs.co.uk:80/distributions/rayleigh.asp
- 2
維基百科,“Rayleigh distribution”https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution
例子:
從分布中繪製值並繪製直方圖
>>> from matplotlib.pyplot import hist >>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)
波高傾向於遵循瑞利分布。如果平均波高是 1 米,那麽有多少波浪可能大於 3 米?
>>> meanvalue = 1 >>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue >>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)
大於 3 米的海浪百分比為:
>>> 100.*sum(s>3)/1000000. 0.087300000000000003 # random
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- Python dask.array.random.logseries用法及代碼示例
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注:本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.random.rayleigh。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。