Con la ayuda del método numpy.random.triangular() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución triangular del intervalo [izquierda, derecha] y devolver las muestras aleatorias usando este método. Sintaxis: numpy.random.triangular (izquierda, modo, derecha, tamaño = Ninguno) Parámetros: 1) izquierda – límite inferior del triángulo. 2) moda – valor pico de la distribución. 3) derecha – … Continue reading «numpy.random.triangular() en Python»
Con la ayuda del método dirichlet() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución de dirichlet y devolver la array numpy de algunas muestras aleatorias utilizando este método. Sintaxis: numpy.random.dirichlet(alfa, tamaño=Ninguno) Parámetros: 1) alfa – número de muestras. 2) tamaño: forma de salida de una array numpy. Return : Devuelve la array de muestras … Continue reading «numpy.random.dirichlet() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.vonmises() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución de von mises y devolver las muestras aleatorias como una array numpy usando este método. Distribución de Von Mises Sintaxis: numpy.random.vonmises(mu, kappa, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver … Continue reading «numpy.random.vonmises() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.shuffle() , podemos obtener el posicionamiento aleatorio de diferentes valores enteros en la array numpy o podemos decir que todos los valores en una array se mezclarán aleatoriamente. Sintaxis: numpy.random.shuffle(x) Retorno: Devuelve la array numpy reorganizada. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método numpy.random.shuffle() … Continue reading «numpy.random.shuffle() en python»
Con la ayuda del método numpy.random.wald() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución Wald o Gaussiana inversa y devolver las muestras aleatorias como una array numpy utilizando este método. Distribución gaussiana inversa Sintaxis: numpy.random.wald(promedio, escala, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver … Continue reading «numpy.random.wald() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.standard_t() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución T estándar que tienen un grado de libertad y devolver las muestras aleatorias utilizando este método. Distribución T estándar Sintaxis: numpy.random.standard_t(df, size=None) # Aquí df es el grado de libertad. Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo … Continue reading «numpy.random.standard_t() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.weibull() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución de weibull y devolver las muestras aleatorias como una array numpy utilizando este método. Distribución Weibull Sintaxis: numpy.random.weibull(a, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el … Continue reading «numpy.random.weibull() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.uniform() , podemos obtener las muestras aleatorias de una distribución uniforme y devolver las muestras aleatorias como una array numpy utilizando este método. Distribución uniforme Sintaxis: numpy.random.uniform(bajo=0.0, alto=1.0, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el … Continue reading «numpy.random.uniform() en Python»
Con la ayuda del método numpy.random.power() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución de energía y devolver las muestras aleatorias usando este método. distribución de poder Sintaxis: numpy.random.power(a, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias como una array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método numpy.random.power() , … Continue reading «numpy.random.power() en Python»
Con la ayuda del método choice() , podemos obtener muestras aleatorias de una array unidimensional y devolver las muestras aleatorias de una array numpy. Sintaxis: numpy.random.choice(a, size=Ninguno, replace=True, p=Ninguno) Parámetros: 1) una array 1-D de numpy con muestras aleatorias. 2) tamaño: forma de salida de muestras aleatorias de array numpy. 3) reemplazar: si la muestra … Continue reading «numpy.random.choice() en Python»