Hàm exp[x] trong Python trả về ex.exp[x] trong Python trả về ex. Nội dung chính ShowShow
Nội dung chính
- How to Generate an Exponential Distribution
- How to Calculate Probabilities Using an Exponential Distribution
- How to Plot an Exponential Distribution
- Additional Resources
- How do you generate a random number from exponential distribution in Python?
- How do you generate a random number from an exponential distribution?
- What is scale in Numpy random exponential?
- How do you fit an exponential distribution in Python?
Nội dung chính
- How to Generate an Exponential Distribution
- How to Calculate Probabilities Using an Exponential Distribution
- How to Plot an Exponential Distribution
- Additional Resources
- How do you generate a random number from exponential distribution in Python?
- How do you generate a random number from an exponential distribution?
- What is scale in Numpy random exponential?
- How do you fit an exponential distribution in Python?
Nội dung chính
- How to Generate an Exponential Distribution
- How to Calculate Probabilities Using an Exponential Distribution
- How to Plot an Exponential Distribution
- Additional Resources
How do you generate a random number from exponential distribution in Python?
How do you generate a random number from an exponential distribution?exp[] trong Python:
What is scale in Numpy random exponential? Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math.
How do you fit an exponential distribution in Python?
Nội dung chính: Đây là một biểu thức số.
Cú pháp
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
Cú pháp của exp[] trong Python:
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
Ghi chú: Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math.
Các tham số:he cumulative distribution function of X can be written as:
x: Đây là một biểu thức số.
where:
- Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của hàm exp[] trong Python. the rate parameter [calculated as λ = 1/μ]
- Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả: A constant roughly equal to 2.718
The exponential distribution is a probability distribution that is used to model the time we must wait until a certain event occurs.
How to Generate an Exponential Distribution
If a random variable X follows an exponential distribution, then the cumulative distribution function of X can be written as:expon.rvs[scale, size] function from the SciPy library in Python to generate random values from an exponential distribution with a specific rate parameter and sample size:
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]
F[x; λ] = 1 – e-λx: You can find the complete documentation for the SciPy library here.
How to Calculate Probabilities Using an Exponential Distribution
λ: the rate parameter [calculated as λ = 1/μ]
e: A constant roughly equal to 2.718
- This tutorial explains how to use the exponential distribution in Python.
- You can use the expon.rvs[scale, size] function from the SciPy library in Python to generate random values from an exponential distribution with a specific rate parameter and sample size:
- Note: You can find the complete documentation for the SciPy library here.
Suppose the mean number of minutes between eruptions for a certain geyser is 40 minutes. What is the probability that we’ll have to wait less than 50 minutes for an eruption?
- To solve this, we need to first calculate the rate parameter:
- λ = 1/μ
- λ = 1/40
λ = .0250.7135.
We can plug in λ = .025 and x = 50 to the formula for the CDF:expon.cdf[] function from SciPy to solve this problem in Python:
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.7134952031398099
λ = .0250.7135.
We can plug in λ = .025 and x = 50 to the formula for the CDF:
How to Plot an Exponential Distribution
P[X ≤ x] = 1 – e-λx
from scipy.stats import expon import matplotlib.pyplot as plt #generate exponential distribution with sample size 10000 x = expon.rvs[scale=40, size=10000] #create plot of exponential distribution plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']
Additional Resources
P[X ≤ 50] = 1 – e-.025[50]
P[X ≤ 50] = 0.7135
How to Use the t
Distribution in Python
How to Use the Uniform Distribution in Python
We can use the expon.cdf[] function from SciPy to solve this problem in Python:
Nội dung chính
- How do you generate a random number from exponential distribution in Python?
- How do you generate a random number from an exponential distribution?
- What is scale in Numpy random exponential?
- How do you fit an exponential distribution in Python?
Nội dung chính
Cú pháp
Cú pháp của exp[] trong Python:\[\beta\] is the scale parameter, which is the inverse of the rate parameter \[\lambda = 1/\beta\]. The rate parameter is an alternative, widely used parameterization of the exponential distribution [3].
Ghi chú: Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math.
Ghi chú
Mã mới nên sử dụng phương thức exponential
của một thể hiện
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670 thay thế; Vui lòng xem bắt đầu nhanh chóng.Quick Start.Tham sốScalefloat hoặc Array_like of Floatsscalefloat or array_like of floats
Tham số tỷ lệ, \ [\ beta = 1/\ lambda \]. Phải không âm.\[\beta = 1/\lambda\]. Must be non-negative.
kích thước hoặc tuple của int, tùy chọnint or tuple of ints, optionalHình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, ví dụ,
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792671, thì các mẫu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792672 được vẽ. Nếu kích thước là
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792673 [mặc định], một giá trị duy nhất được trả về nếu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792674 là vô hướng. Nếu không, các mẫu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675 được rút ra.ReturnSoutNDarray hoặc vô hướngoutndarray or scalar
Các mẫu rút ra từ phân phối theo cấp số nhân được tham số hóa.
Người giới thiệu
Peyton Z. Peebles Jr., Xác suất, biến ngẫu nhiên và nguyên tắc tín hiệu ngẫu nhiên, Ed, 4th, 2001, tr. 57.
2Wikipedia, Poisson Process, //en.wikipedia.org/wiki/poisson_process
3Wikipedia, Phân phối theo cấp số nhân, //en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution
Tôi nghĩ rằng bạn thực sự đang hỏi về một vấn đề hồi quy, đó là những gì Praveen đã gợi ý.regression problem, which is what Praveen was suggesting.
Bạn có một sự phân rã theo cấp số nhân tiêu chuẩn BOG đến trục y ở khoảng Y = 0,27. Do đó, phương trình của nó là
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792676. Tôi có thể mô hình hóa lỗi Gaussian xung quanh các giá trị của hàm này và vẽ kết quả bằng cách sử dụng mã sau.
import matplotlib.pyplot as plt
from math import exp
from scipy.stats import norm
x = range[0, 16]
Y = [0.27*exp[-0.27*_] for _ in x]
error = norm.rvs[0, scale=0.05, size=9]
simulated_data = [max[0, y+e] for [y,e] in zip[Y[:9],error]]
plt.plot[x, Y, 'b-']
plt.plot[x[:9], simulated_data, 'r.']
plt.show[]
print [x[:9]]
print [simulated_data]
Đây là cốt truyện. Lưu ý rằng tôi lưu các giá trị đầu ra để sử dụng tiếp theo.
Bây giờ tôi có thể tính toán hồi quy phi tuyến của các giá trị phân rã theo cấp số nhân, bị nhiễm nhiễu, trên biến độc lập, đó là những gì
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792677 làm.
from math import exp
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def model[x, p]:
return p*np.exp[-p*x]
x = list[range[9]]
Y = [0.22219001972988275, 0.15537454187341937, 0.15864069451825827, 0.056411162886672819, 0.037398831058143338, 0.10278251869912845, 0.03984605649260467, 0.0035360087611421981, 0.075855255999424692]
popt, pcov = curve_fit[model, x, Y]
print [popt[0]]
print [pcov]
Phần thưởng là, không chỉ tính toán ước tính cho tham số - 0.207962159793 - mà còn đưa ra ước tính cho phương sai ước tính này - 0,00086071 - như một yếu tố của
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792679. Đây dường như là một giá trị khá nhỏ, với kích thước mẫu nhỏ.
Đây là cách tính phần dư. Lưu ý rằng mỗi phần dư là chênh lệch giữa giá trị dữ liệu và giá trị ước tính từ
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]0 bằng cách sử dụng ước tính tham số.
residuals = [y-model[_, popt[0]] for [y, _] in zip[Y, x]]
print [residuals]
Nếu bạn muốn tiếp tục kiểm tra rằng chức năng của tôi thực sự đang đi qua các điểm dữ liệu 'thì tôi sẽ đề nghị tìm kiếm các mẫu trong phần dư. Nhưng các cuộc thảo luận như thế này có thể vượt ra ngoài những gì được hoan nghênh trên các lô Stackoverflow: Q-Q và P-P, các lô của phần dư so với
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]1 hoặc
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]0, v.v.
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọcnumpy.random.exponential[] method, we can get the random samples from exponential distribution and returns the numpy array of random samples by using this method.
Bàn luận
Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân và trả về mảng vô dụng của các mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp này.numpy.random.exponential[scale=1.0, size=None]
Phân phối theo cấp số nhânReturn the random samples of numpy array.
Cú pháp: numpy.random.exponential [tỷ lệ = 1.0, size = none]
Trả về: Trả về các mẫu ngẫu nhiên của mảng numpy.numpy.random.exponential[] method, we are able to get the random samples of exponential distribution and return the samples of numpy array.
Python3
Ví dụ 1 :
Trong ví dụ này, chúng ta có thể thấy rằng bằng cách sử dụng phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên phân phối theo cấp số nhân và trả về các mẫu của mảng numpy.
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]3
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]4
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]3
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]6
from scipy.stats import expon import matplotlib.pyplot as plt #generate exponential distribution with sample size 10000 x = expon.rvs[scale=40, size=10000] #create plot of exponential distribution plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']2
from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
7from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
9from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
0from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
1from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
2from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
3
from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
4from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
6from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
7from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
8from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
import matplotlib.pyplot as plt
#generate exponential distribution with sample size 10000
x = expon.rvs[scale=40, size=10000]
#create plot of exponential distribution
plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']
0from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
3
Đầu ra:
Ví dụ 1 :
Trong ví dụ này, chúng ta có thể thấy rằng bằng cách sử dụng phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên phân phối theo cấp số nhân và trả về các mẫu của mảng numpy.
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]3
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]4
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]3
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]6
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]7
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]8
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]9
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980990
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980991
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980992
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980993
from scipy.stats import expon import matplotlib.pyplot as plt #generate exponential distribution with sample size 10000 x = expon.rvs[scale=40, size=10000] #create plot of exponential distribution plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']2
from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
7from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
9from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
0from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
1from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
2from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
3
from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
4from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
6from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
7from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
8from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
8 from scipy.stats import expon
import matplotlib.pyplot as plt
#generate exponential distribution with sample size 10000
x = expon.rvs[scale=40, size=10000]
#create plot of exponential distribution
plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']
0from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
3
Đầu ra:numpy. random. exponential[] method, we can get the random samples from exponential distribution and returns the numpy array of random samples by using this method.
Ví dụ #2:
Python3.
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]7
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]8
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]9
import matplotlib.pyplot as plt
from math import exp
from scipy.stats import norm
x = range[0, 16]
Y = [0.27*exp[-0.27*_] for _ in x]
error = norm.rvs[0, scale=0.05, size=9]
simulated_data = [max[0, y+e] for [y,e] in zip[Y[:9],error]]
plt.plot[x, Y, 'b-']
plt.plot[x[:9], simulated_data, 'r.']
plt.show[]
print [x[:9]]
print [simulated_data]
0from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980991
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980992
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980993
import matplotlib.pyplot as plt
from math import exp
from scipy.stats import norm
x = range[0, 16]
Y = [0.27*exp[-0.27*_] for _ in x]
error = norm.rvs[0, scale=0.05, size=9]
simulated_data = [max[0, y+e] for [y,e] in zip[Y[:9],error]]
plt.plot[x, Y, 'b-']
plt.plot[x[:9], simulated_data, 'r.']
plt.show[]
print [x[:9]]
print [simulated_data]
4from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]8
import matplotlib.pyplot as plt
from math import exp
from scipy.stats import norm
x = range[0, 16]
Y = [0.27*exp[-0.27*_] for _ in x]
error = norm.rvs[0, scale=0.05, size=9]
simulated_data = [max[0, y+e] for [y,e] in zip[Y[:9],error]]
plt.plot[x, Y, 'b-']
plt.plot[x[:9], simulated_data, 'r.']
plt.show[]
print [x[:9]]
print [simulated_data]
6from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980992
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980993
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980994
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]8
from math import exp
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def model[x, p]:
return p*np.exp[-p*x]
x = list[range[9]]
Y = [0.22219001972988275, 0.15537454187341937, 0.15864069451825827, 0.056411162886672819, 0.037398831058143338, 0.10278251869912845, 0.03984605649260467, 0.0035360087611421981, 0.075855255999424692]
popt, pcov = curve_fit[model, x, Y]
print [popt[0]]
print [pcov]
1from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980997
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980998
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]8
from scipy.stats import expon import matplotlib.pyplot as plt #generate exponential distribution with sample size 10000 x = expon.rvs[scale=40, size=10000] #create plot of exponential distribution plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']0
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980993
Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân trong Python?
hàm mũ [] trong python. Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân và trả về mảng vô dụng của các mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp này.scale=1.0, size=None] Exponential distribution. Its probability density function is. for x > 0 and 0 elsewhere. is the scale parameter, which is the inverse of the rate parameter.
Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân?
Vì vậy, một chiến lược chúng ta có thể sử dụng để tạo 1000 số sau phân phối theo cấp số nhân với giá trị trung bình là 5 là:.fit using an exponential function where `b` is constrained to 0 [or whatever value you know it to be]. ```python def monoExpZeroB[x, m, t]: return m * np. exp[-t * x] # perform the fit using the function where B is 0 p0 = [2000, . 1] # start with values near those we expect paramsB, cv = scipy.