本文簡要介紹 python 語言中 numpy.random.logistic
的用法。
用法:
random.logistic(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
從邏輯分布中抽取樣本。
樣本是從具有指定參數、loc(位置或平均值,也是中位數)和尺度 (>0) 的邏輯分布中抽取的。
注意
新代碼應改為使用
default_rng()
實例的logistic
方法;請參閱快速入門。- loc: float 或 數組 的浮點數,可選
分布參數。默認值為 0。
- scale: float 或 數組 的浮點數,可選
分布參數。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loc
和scale
都是標量,則返回單個值。否則,將抽取np.broadcast(loc, scale).size
樣本。
- out: ndarray 或標量
從參數化邏輯分布中抽取樣本。
參數:
返回:
注意:
Logistic 分布的概率密度為
其中 = 位置和 = 比例。
Logistic 分布用於極值問題,其中它可以作為 Gumbel 分布的混合,在流行病學中,以及被世界國際象棋聯合會 (FIDE) 用於 Elo 排名係統中,假設每個玩家的表現是邏輯分布的隨機變量。
參考:
賴斯,R.-D。和 Thomas M. (2001),“來自保險、金融、水文和其他領域的極值統計分析”,巴塞爾 Birkhauser Verlag,第 132-133 頁。
Weisstein, Eric W. “物流分布”。來自MathWorld-A Wolfram Web 資源。http://mathworld.wolfram.com/LogisticDistribution.html
維基百科,“Logistic-distribution”,https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_distribution
1:
2:
3:
例子:
從分布中抽取樣本:
>>> loc, scale = 10, 1 >>> s = np.random.logistic(loc, scale, 10000) >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, ignored = plt.hist(s, bins=50)
# 針對分布作圖
>>> def logist(x, loc, scale): ... return np.exp((loc-x)/scale)/(scale*(1+np.exp((loc-x)/scale))**2) >>> lgst_val = logist(bins, loc, scale) >>> plt.plot(bins, lgst_val * count.max() / lgst_val.max()) >>> plt.show()
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注:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.random.logistic。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。