scipy.stats.

exp#

scipy.stats.exp(X, /)[источник]#

Натуральная экспонента случайной величины

Параметры:

XContinuousDistribution: Случайная величина \(X\).

Возвращает:

YContinuousDistribution: Случайная величина \(Y = \exp(X)\).

Примеры

Предположим, у нас есть нормально распределенная случайная величина \(X\):

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Normal()

Мы хотим иметь логнормально распределенную случайную величину \(Y\), случайная величина, натуральный логарифм которой равен \(X\). Если \(X\) должен быть натуральным логарифмом \(Y\), тогда мы должны взять \(Y\) быть натуральной экспонентой от \(X\).

>>> Y = stats.exp(X)

Чтобы продемонстрировать, что X представляет логарифм Y, мы строим нормализованную гистограмму логарифма наблюдений Y против PDF, лежащего в основе X.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> y = Y.sample(shape=10000, rng=rng)
>>> ax = plt.gca()
>>> ax.hist(np.log(y), bins=50, density=True)
>>> X.plot(ax=ax)
>>> plt.legend(('PDF of `X`', 'histogram of `log(y)`'))
>>> plt.show()