Python Scipy stats.rv_continuous()用法及代碼示例

scipy.stats.rv_continuous() 是連續隨機變量類，適用於sub-classing。它是用於根據連續隨機變量構造特定分布的基類。此類不能直接用作分發。

參數：
moment:[int]矩計算，對於pdf使用：0，對於ppf使用1。默認值= 1
a :[float]分配的下限。默認值為-ve infinity。
b :[float]分配上限。默認值為+ ve無限。
xtol :[浮點數] ppf定點計算的公差
name :[str]實例名稱。用於構造默認值用於發行
badvalue:[對象]默認值為np.nan。結果數組中的值，該值指示違反了某些參數限製的值。
logname :[str]用作文檔字符串第一行的一部分。
extradoc:[str]用作文檔字符串的最後一部分
shapes :[str]分布的形狀。

返回：連續隨機變量分布。

代碼＃1：使用“ rv_continuous class”。

def sample(self, size = 1, random_state = None):
      
        """ 
        Return a sample from PDF - Probability Distribution Function. 
        calling - rv_continuous class. 
  
        """
          
        return self._rv.rvs(size = size, random_state = random_state)

代碼2：從rv_continuous創建高斯分布。

from scipy.stats import rv_continuous 
import numpy as np 
  
class gaussian_gen(rv_continuous):
    '''Gaussian distribution'''
    def _pdf(self, x):
        return np.exp(-x**2 / 2.) / np.sqrt(2.0 * np.pi) 
      
gaussian = gaussian_gen(name = 'gaussian') 
  
x = 2.0
gaussian._pdf(x)

輸出：

0.05399096651318806

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自vishal3096大神的英文原創作品 scipy stats.rv_continuous() | Python。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。