scipy stats . RV _ continuous()| Python
原文:https://www.geesforgeks.org/scipy-stats-RV _ continuous-python/
**scipy.stats.rv_continuous()**是一个连续的随机变量类，用于子类化。它是从连续随机变量构造特定分布的基类。这个类不能直接用作分布。
参数: 时刻:【int】时刻计算使用:0 为 pdf，1 为 ppf。默认值= 1 a : 【浮动】分配下限。默认值为-ve infinity。 b : 【浮动】分布上限。默认值为+ve 无穷大。 xtol : 【浮点】ppf 定点计算公差 名称:【str】实例名称。用于构造默认值，例如对于分布 错误值:【对象】默认值是 np.nan。结果数组中的值，表示违反了某些参数限制的值。 日志名:【字符串】用作文档字符串第一行的一部分。 硬膜外:【str】用作文档字符串的最后一部分 形状:【str】形状的分布。
返回:连续随机变量分布。
代码#1:使用“rv_continuous class”。
def sample(self, size = 1, random_state = None):
"""
Return a sample from PDF - Probability Distribution Function.
calling - rv_continuous class.
"""
return self._rv.rvs(size = size, random_state = random_state)
代码#2:从 rv_continuous 创建高斯分布。
from scipy.stats import rv_continuous
import numpy as np
class gaussian_gen(rv_continuous):
'''Gaussian distribution'''
def _pdf(self, x):
return np.exp(-x**2 / 2.) / np.sqrt(2.0 * np.pi)
gaussian = gaussian_gen(name = 'gaussian')
x = 2.0
gaussian._pdf(x)
输出:
0.05399096651318806
