numpy.random.RandomState.rayleigh#
метод
- random.RandomState.rayleigh(scale=1.0, размер=None)#
Извлечение выборок из распределения Рэлея.
The \(\chi\) и распределения Вейбулла являются обобщениями распределения Рэлея.
Примечание
Новый код должен использовать
rayleighметодGeneratorэкземпляр вместо; пожалуйста, смотрите Быстрый старт.- Параметры:
- scalefloat или array_like из floats, необязательный
Масштаб, также равен моде. Должен быть неотрицательным. По умолчанию равен 1.
- размерint или кортеж ints, опционально
Форма вывода. Если заданная форма, например,
(m, n, k), затемm * n * kобразцы извлекаются. Если size равенNone(по умолчанию), возвращается единственное значение, еслиscaleявляется скаляром. В противном случае,np.array(scale).sizeвыбираются образцы.
- Возвращает:
- выходndarray или скаляр
Выборки, взятые из параметризованного распределения Рэлея.
Смотрите также
random.Generator.rayleighкоторый следует использовать для нового кода.
Примечания
Функция плотности вероятности для распределения Рэлея
\[P(x;scale) = \frac{x}{scale^2}e^{\frac{-x^2}{2 \cdotp scale^2}}\]Распределение Рэлея возникло бы, например, если восточная и северная компоненты скорости ветра имели идентичные нулевые средние гауссовы распределения. Тогда скорость ветра имела бы распределение Рэлея.
Ссылки
[1]Brighton Webs Ltd., «Распределение Рэлея», https://web.archive.org/web/20090514091424/http://brighton-webs.co.uk:80/distributions/rayleigh.asp
[2]Википедия, «Распределение Рэлея» https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution
Примеры
Извлеките значения из распределения и постройте гистограмму
>>> from matplotlib.pyplot import hist >>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)
Высоты волн обычно следуют распределению Рэлея. Если средняя высота волны составляет 1 метр, какая доля волн, вероятно, будет больше 3 метров?
>>> meanvalue = 1 >>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue >>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)
Процент волн выше 3 метров составляет:
>>> 100.*sum(s>3)/1000000. 0.087300000000000003 # random