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

用法： RandomState.triangular(left, mode, right, size=None)

從區間上的三角形分布中抽取樣本[left, right]。

三角分布是連續的概率分布，左下限，模式峰值和右上限。與其他分布不同，這些參數直接定義了pdf的形狀。

參數：

參數：	left：： float 或 array_like of floats 下限。 mode：： float 或 array_like of floats 分布峰值出現的值。該值必須滿足條件`left <= mode <= right`。 right：： float 或 array_like of floats 上限，必須大於左側。 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`left`，`mode`和`right`都是標量。除此以外，`np.broadcast(left, mode, right).size`抽取樣品。
返回值：	out：： ndarray或標量從參數化的三角分布中抽取樣本。

left：： float 或 array_like of floats: 下限。
mode：： float 或 array_like of floats: 分布峰值出現的值。該值必須滿足條件left <= mode <= right。
right：： float 或 array_like of floats: 上限，必須大於左側。
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left，mode和right都是標量。除此以外，np.broadcast(left, mode, right).size抽取樣品。

返回值：

out：： ndarray或標量: 從參數化的三角分布中抽取樣本。

注意：

三角分布的概率密度函數為

$P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{for $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{for $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{otherwise}. \end{cases}$

三角形分布通常用於ill-defined問題中，其中基礎分布未知，但是存在一些關於極限和模式的知識。通常將其用於仿真中。

參考文獻：

[1]	維基百科，“Triangular distribution”https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution

例子：

從分布中繪製值並繪製直方圖：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> h = plt.hist(np.random.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200,
...              density=True)
>>> plt.show()

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