借助sympy.stats.Benini()方法，我們可以獲得代表貝尼尼分布的連續隨機變量。
用法：sympy.stats.Benini(name, alpha, beta, sigma)
Where, aplha, beta and sigma are real number and greater than 0.
返回：Return the continuous random variable.
範例1：
在這個例子中，我們可以通過使用sympy.stats.Benini()方法，我們能夠使用該方法獲得代表貝尼尼分布的連續隨機變量。
# Import sympy and Benini
from sympy.stats import Benini, density, cdf
from sympy import Symbol, simplify, pprint
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
beta = Symbol("beta", positive = True)
sigma = Symbol("sigma", positive = True)
z = Symbol("z")
# Using sympy.stats.Benini() method
X = Benini("x", alpha, beta, sigma)
GFG = density(X)(z)
pprint(GFG, use_unicode = False)輸出：
/ / z \\ / z \ 2/ z \
| 2*beta*log|—-|| - alpha*log|—-| - beta*log |—-|
|alpha \sigma/| \sigma/ \sigma/
|—- + —————-|*e
\ z z /
範例2：
# Import sympy and Benini
from sympy.stats import Benini, density, cdf
from sympy import Symbol, simplify, pprint
alpha = 4
beta = 6
sigma = 3
z = 0.2
# Using sympy.stats.Benini() method
X = Benini("x", alpha, beta, sigma)
GFG = density(X)(z)
pprint(GFG, use_unicode = False)輸出：
-5.60587100451865e-13
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自Jitender_1998大神的英文原創作品 sympy.stats.Benini() in 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。