Categoría: Python numpy-Random

Con la ayuda del método numpy.random.rayleigh() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución de Rayleigh y devolver las muestras aleatorias. función de distribución de Rayleigh Sintaxis: numpy.random.rayleigh(escala=1.0, 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.rayleigh() , podemos … Continue reading «numpy.random.rayleigh() en python»

En Numpy contamos con el módulo llamado módulo aleatorio que nos permite trabajar con números aleatorios. El módulo aleatorio proporciona diferentes métodos para la distribución de datos. En este artículo, tenemos que crear una array de forma específica y llenarla con números o valores aleatorios de modo que estos valores sean parte de una distribución … Continue reading «Genere cinco números aleatorios de la distribución normal usando NumPy»

Con la ayuda del método numpy.random.gamma() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución gamma y devolver las muestras aleatorias de la array numpy utilizando este método. distribución gamma Sintaxis: numpy.random.gamma(forma, escala=1.0, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias de la array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el … Continue reading «numpy.random.gamma() en Python»

Con la ayuda del método numpy.random.exponential() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución exponencial y devolver la array numpy de muestras aleatorias utilizando este método. distribución exponencial Sintaxis: numpy.random.exponential(escala=1.0, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias de la array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método numpy.random.exponential() … Continue reading «numpy.random.exponential() en Python»

Con la ayuda del método chisquare() , podemos obtener la distribución de chi-cuadrado usando este método. Principalmente podemos usar esta distribución en la prueba de hipótesis. distribución chi-cuadrado Sintaxis: numpy.random.chisquare(df, tamaño=Ninguno) Parámetros:  1) df – número de grados de libertad y debe ser >0. 2) tamaño: forma de salida de la array escalar. Retorno: Devuelve … Continue reading «numpy.random.chisquare() en Python»

Con la ayuda del método numpy.random.pareto() , podemos obtener muestras aleatorias de la distribución Pareto II o Lomax que tengan una forma específica y devolver las muestras aleatorias utilizando este método. Distribución Lomax Sintaxis: numpy.random.pareto(a, tamaño=Ninguno) Devolución: devuelve las muestras aleatorias. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método numpy.random.pareto() … Continue reading «numpy.random.pareto() en Python»

Con la ayuda de numpy. random.noncentral_f() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución F no central y devolver las muestras aleatorias usando este método. Sintaxis: numpy.random.noncentral_f(dfnum, dfden, noc, 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.noncentral_f() , … Continue reading «numpy.random.noncentral_f() en Python»

Con la ayuda del método numpy.random.geometric() , podemos obtener las muestras aleatorias de la distribución geométrica y devolver las muestras aleatorias de la array numpy utilizando este método. distribucion geometrica Sintaxis: numpy.random.geometric(p, tamaño=Ninguno) Retorno: Devuelve las muestras aleatorias de la array numpy. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método … Continue reading «numpy.random.geometric() en Python»

Veremos cómo usar el método numpy.random.choice() para elegir elementos de la lista con diferente probabilidad. Sintaxis: numpy.random.choice(a, size=Ninguno, replace=True, p=Ninguno) Salida: Devuelve la array numpy de muestras aleatorias. Nota: el parámetro p son las probabilidades asociadas con cada entrada en una (array 1d). Si no se proporciona, la muestra supone una distribución uniforme entre todas … Continue reading «¿Cómo elegir elementos de la lista con diferente probabilidad usando NumPy?»