Python numpy random.triangular用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.random.triangular 的用法。

用法:

random.triangular(left, mode, right, size=None)

從區間 [left, right] 的三角分布中抽取樣本。

三角分布是一個連續概率分布，下限左，峰在眾數，上限右。與其他分布不同，這些參數直接定義了 pdf 的形狀。

注意

新代碼應改為使用default_rng() 實例的triangular 方法；請參閱快速入門。

參數：

left： 浮點數或類似數組的浮點數

下限。

mode： 浮點數或類似數組的浮點數

分布峰值出現的值。該值必須滿足條件 left <= mode <= right 。

right： 浮點數或類似數組的浮點數

上限，必須大於左邊。

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 left 、 mode 和 right 都是標量，則返回單個值。否則，將抽取np.broadcast(left, mode, right).size 樣本。

返回：

out： ndarray 或標量

從參數化三角分布中抽取樣本。

注意：

三角分布的概率密度函數是

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

三角分布通常用於定義不明確的問題，其中潛在分布未知，但存在一些關於極限和模式的知識。它通常用於模擬。

參考：

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()