Python numpy random.mtrand.RandomState.logseries用法及代碼示例

用法： RandomState.logseries(p, size=None)

從對數級數分布中抽取樣本。

從具有指定形狀參數0 <的對數 Series 分布中抽取樣本p<1。

參數：	p：： float 或 array_like of floats 分布的形狀參數。必須在(0，1)範圍內。 size：： int 或 tuple of ints, 可選參數輸出形狀。如果給定的形狀是`(m, n, k)`，然後`m * n * k`抽取樣品。如果尺寸是`None`(默認)，如果返回一個值`p`是標量。除此以外，`np.array(p).size`抽取樣品。
返回值：	out：： ndarray或標量從參數化對數級數分布中抽取樣本。

注意：

對數序列分布的概率密度為

$P(k) = \frac{-p^k}{k \ln(1-p)},$

其中p =概率。

對數級數分布通常用於表示物種的豐富度和發生率，最早由Fisher，Corbet和Williams於1943年提出[2]。它也可以用來模擬汽車中的乘員人數[3]。

參考文獻：

[1]	布薩斯(Martin A.)； Culver，Stephen J.，通過事件的對數序列分布了解區域物種多樣性：生物多樣性研究多樣性與分布，第5卷，第5期，1999年9月，第187-195(9)頁。

[2]	Fisher，R.A.，A.S. Corbet和C.B. Williams。 1943年。在動物種群的隨機樣本中，物種數量與個體數量之間的關係。動物生態學雜誌，12：42-58。

[3]	D.J.Hand，F.Daly，D.Lunn，E.Ostrowski，《小數據集手冊》，CRC出版社，1994年。

[4]	維基百科，“Logarithmic distribution”，https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_distribution

例子：

從分布中抽取樣本：

>>> a = .6
>>> s = np.random.logseries(a, 10000)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s)

＃針對分布圖

>>> def logseries(k, p):
...     return -p**k/(k*np.log(1-p))
>>> plt.plot(bins, logseries(bins, a)*count.max()/
...          logseries(bins, a).max(), 'r')
>>> plt.show()

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注：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.logseries。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。