Hướng dẫn erf python - trăn erf

Phương pháp toán học

Thí dụ

Chức năng lỗi in cho các số khác nhau:

# Nhập thư viện toán học
import math

# Chức năng lỗi in cho các số khác nhau In (Math.erf (0.67)) In (Math.erf (1.34)) In (Math.erf (-6))
print (math.erf(0.67))
print (math.erf(1.34))
print (math.erf(-6))

Hãy tự mình thử »

Định nghĩa và cách sử dụng

Phương thức

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Phương pháp này chấp nhận một giá trị giữa - inf và + inf và trả về giá trị từ - 1 đến + 1.

Cú pháp

Giá trị tham số

Chi tiết kỹ thuật

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Nhiều ví dụ hơn

Thí dụ

Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm:

In (Math.erf (1.28)) In (Math.erf (-1.28))
print (math.erf(-1.28))

Hãy tự mình thử »

Phương pháp toán học

Phương pháp toán học

Nội phân chính

• Định nghĩa và cách sử dụng
• Giá trị tham số
• Chi tiết kỹ thuật
• Nhiều ví dụ hơn
• 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
• Đétr
• Đó là bạn Quan tâm

Nội phân chính

• Định nghĩa và cách sử dụng
• Giá trị tham số
• Chi tiết kỹ thuật
• Nhiều ví dụ hơn
• 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
• Đétr
• Đó là bạn Quan tâm

Nội phân chính

• Định nghĩa và cách sử dụng
• Giá trị tham số
• Chi tiết kỹ thuật
• Nhiều ví dụ hơn
• 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
• Đétr
• Đó là bạn Quan tâm

Phương pháp toán học

Nội phân chính

Định nghĩa và cách sử dụng
import math

Giá trị tham số
print (math.erf(0.67))
print (math.erf(1.34))
print (math.erf(-6))

Chi tiết kỹ thuật

Định nghĩa và cách sử dụng

Giá trị tham số

Chi tiết kỹ thuật

Nhiều ví dụ hơn

Giá trị tham số

Chi tiết kỹ thuật

Nhiều ví dụ hơn

Phương pháp toán học

Nội phân chính

Định nghĩa và cách sử dụng
print (math.erf(-1.28))

Giá trị tham số

Phương pháp toán học

Nội phân chính

import numpy as np
def f(t):
"""The function"""
return np.exp(-t**2)

def trapezium_erf(x, num_traps):
    """Calc error func"""

    d_t = x / num_traps
    area = 0

    for i in range(num_traps):
        trap_start = x
        trap_end = x + d_t
        start_height = f(trap_start)
        end_height = f(trap_end)

        trap_area = ((start_height + end_height) / 2) * d_t 
        area += trap_area
        x = x + d_t
    
    return (2/np.sqrt(np.pi) * area)

#Test code
x = 1.0
area = trapezium_erf(x, 3)
print(f"{area:.3f}")

Hãy tự mình thử »

• Phương thức

  >>> from scipy.stats import norm
  >>> norm.cdf(1.96)
  0.9750021048517795
  >>> norm.cdf(-1.96)
  0.024997895148220435
  

  2 Trả về hàm lỗi của một số.
• Phương pháp này chấp nhận một giá trị giữa - inf và + inf và trả về giá trị từ - 1 đến + 1.
• Cú pháp
• Tham số

Sự mô tả 0 bình luận 153k xem chia sẻ

x

138

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Giá trị trở lại:

Giá trị

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

>>> norm.ppf(norm.cdf(1.96))
array(1.9599999999999991)

Phiên bản Python: 5 bình luận chia sẻ

x

45

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

Giá trị trở lại:

Giá trị

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

from math import *
def phi(x):
    #'Cumulative distribution function for the standard normal distribution'
    return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.0

Phiên bản Python:

https://docs.python.org/2/library/math.html

Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm:

In (Math.erf (1.28)) In (Math.erf (-1.28))

Hãy tự mình thử » 2 bình luận chia sẻ

x

29

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

Giá trị trở lại:hàm phân phối tích lũy (

>>> norm.ppf(norm.cdf(1.96))
array(1.9599999999999991)

>>> norm.ppf(norm.cdf(1.96))
array(1.9599999999999991)

>>> norm.ppf(norm.cdf(1.96))
array(1.9599999999999991)

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Phiên bản Python:

NormalDist().cdf(1.96)
# 0.9750021048517796

NormalDist().cdf(-1.96)
# 0.024997895148220428

Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm: 2 bình luận chia sẻ

x

18

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

from math import *
def erfcc(x):
    """Complementary error function."""
    z = abs(x)
    t = 1. / (1. + 0.5*z)
    r = t * exp(-z*z-1.26551223+t*(1.00002368+t*(.37409196+
        t*(.09678418+t*(-.18628806+t*(.27886807+
        t*(-1.13520398+t*(1.48851587+t*(-.82215223+
        t*.17087277)))))))))
    if (x >= 0.):
        return r
    else:
        return 2. - r

def ncdf(x):
    return 1. - 0.5*erfcc(x/(2**0.5))

Giá trị trở lại: 2 bình luận chia sẻ

x

17

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

def normcdf(x, mu, sigma):
    t = x-mu;
    y = 0.5*erfcc(-t/(sigma*sqrt(2.0)));
    if y>1.0:
        y = 1.0;
    return y

def normpdf(x, mu, sigma):
    u = (x-mu)/abs(sigma)
    y = (1/(sqrt(2*pi)*abs(sigma)))*exp(-u*u/2)
    return y

def normdist(x, mu, sigma, f):
    if f:
        y = normcdf(x,mu,sigma)
    else:
        y = normpdf(x,mu,sigma)
    return y

Giá trị trở lại: 0 bình luận chia sẻ

x

11

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

from scipy.stats import norm

# cdf(x < val)
print norm.cdf(val, m, s)

# cdf(x > val)
print 1 - norm.cdf(val, m, s)

# cdf(v1 < x < v2)
print norm.cdf(v2, m, s) - norm.cdf(v1, m, s)

Giá trị trở lại:

Giá trị

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

x

2

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Giá trị trở lại:

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Giá trị

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

x

0

Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Giá trị trở lại:

Giá trị

>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435

Đétr

Đó là bạn Quan tâm