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

用法：

RandomState.rayleigh(scale=1.0, size=None)

從瑞利分布中抽取樣本。

的和威布爾分布是瑞利的概括。

參數：	scale： ： float 或 array_like of floats, 可選參數 規模，也等於模式。必須為非負數。默認值為1。 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scale是標量。除此以外，np.array(scale).size抽取樣品。
返回值：	out： ： ndarray或標量 從參數化的瑞利分布中抽取樣本。

注意：

瑞利分布的概率密度函數為

例如，如果風速的東和北分量具有相同的zero-mean高斯分布，則將產生瑞利分布。那麽風速將具有瑞利分布。

參考文獻：

[1]	Brighton Webs Ltd.，“瑞利發行”，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。如果平均波高為1米，則波的哪一部分可能大於3米？

>>> meanvalue = 1
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

大於3米的波的百分比為：

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.
0.087300000000000003 # random

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