Python sympy.stats.Wald()用法及代碼示例

借助sympy.stats.Wald()通過使用該方法，我們可以獲得代表高斯分布逆向和Wald分布的連續隨機變量。

用法： sympy.stats.Wald(name, mean, lamda)

Where, mean and lamda are positive number.

範例1：
在這個例子中，我們可以通過使用sympy.stats.Wald()方法，我們可以通過使用這種方法來獲得代表逆高斯或瓦爾德分布的連續隨機變量。

# Import sympy and Wald 
from sympy.stats import Wald, density 
from sympy import Symbol, pprint 
  
z = Symbol("z") 
mean = Symbol("mean", positive = True) 
lamda = Symbol("lamda", positive = True) 
  
# Using sympy.stats.Wald() method 
X = Wald("x", mean, lamda) 
gfg = density(X)(z) 
  
pprint(gfg)

輸出：

2
-lamda*(-mean + z)
——————-
____ 2
___ _______ / 1 2*mean *z
\/ 2 *\/ lamda * / — *e
/ 3
\/ z
———————————————-
____
2*\/ pi

範例2：

# Import sympy and Wald 
from sympy.stats import Wald, density 
from sympy import Symbol, pprint 
  
z = 0.86
mean = 6
lamda = 2.35
  
# Using sympy.stats.Wald() method 
X = Wald("x", mean, lamda) 
gfg = density(X)(z) 
  
pprint(gfg)

輸出：

0.498668646362573
—————-
____
\/ pi