scipy.stats.fatiguelife() es una variable aleatoria continua de vida de fatiga (Birnbaum-Sanders) que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.
Parámetros:
q: probabilidad de cola inferior y superior
x: cuantiles
loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0
escala: parámetro de escala [opcional]. Predeterminado = 1
tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
momentos: [opcional] compuesto por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).Resultados: variable aleatoria continua fatiga-vida (Birnbaum-Sanders)
Código #1: Creación de una variable aleatoria continua de fatiga-vida
from scipy.stats import fatiguelife numargs = fatiguelife.numargs [a] = [0.7, ] * numargs rv = fatiguelife(a) print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000018D567B8400>
Código #2: variables aleatorias de fatiga-vida útil y distribución de probabilidad.
import numpy as np quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = fatiguelife.rvs(a, scale = 2, size = 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF R = fatiguelife.pdf(a, quantile, loc = 0, scale = 1) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción :
Random Variates : [ 1.5759368 1.73788302 2.31297609 1.0005871 1.49635022 11.98492239 2.51785146 4.0096255 0.5654246 0.97502712] Probability Distribution : [3.74431292e-278 2.59381847e-002 6.41771315e-001 9.56754833e-001 9.63413710e-001 8.86691481e-001 7.98585419e-001 7.17860186e-001 6.48103032e-001 5.88743459e-001]
Código #3: Representación gráfica.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) print("Distribution : \n", distribution) plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution))
Producción :
Distribution : [0. 0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449 0.67346939 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633 1.10204082 1.16326531 1.2244898 1.28571429 1.34693878 1.40816327 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551 2.44897959 2.51020408 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102 2.93877551 3. ]
Código #4: Argumentos Posicionales Variantes
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 5, 100) # Varying positional arguments y1 = fatiguelife.pdf(x, 1, 3) y2 = fatiguelife.pdf(x, 1, 4) plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA