scipy.stats.halfnorm() es una variable aleatoria continua Half-normal 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: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
-> tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
-> momentos: [opcional] compuestos por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).Resultados: variable aleatoria continua seminormal
Código n.º 1: creación de una variable aleatoria continua seminormal
from scipy.stats import halfnorm numargs = halfnorm.numargs [] = [0.7, ] * numargs rv = halfnorm() print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000001E39B53B630>
Código n.º 2: variables aleatorias seminormales y distribución de probabilidad
import numpy as np quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = halfnorm.rvs(scale = 2, size = 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF R = halfnorm.pdf(quantile, loc = 0, scale = 1) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción :
Random Variates : [3.95023511 1.97013912 2.00977927 1.88217027 2.24680027 0.7298033 0.56769996 0.62071753 1.74743798 0.35512999] Probability Distribution : [0.79784467 0.79307193 0.78048376 0.76045271 0.73356332 0.70058376 0.66242936 0.62012057 0.57473779 0.52737608]
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 = halfnorm.pdf(x, 1, 3) y2 = halfnorm.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