這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)怎么在python中利用scipy.stats生成隨機(jī)數(shù),文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
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Python主要應(yīng)用于:1、Web開(kāi)發(fā);2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究;3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng);4、嵌入式應(yīng)用開(kāi)發(fā);5、游戲開(kāi)發(fā);6、桌面應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
1、scipy.stats正態(tài)分步格式
scipy.stats #生成指定分布 scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望, scale=標(biāo)準(zhǔn)差, size=生成隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù)) #從泊松分布中生成指定個(gè)數(shù)的隨機(jī)數(shù)
2、使用說(shuō)明
norm.rvs通過(guò)loc和scale參數(shù)可以指定隨機(jī)變量的偏移和縮放參數(shù),這里對(duì)應(yīng)的是正態(tài)分布的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。
size得到隨機(jī)數(shù)數(shù)組的形狀參數(shù)。
3、scipy.stats使用實(shí)例:產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
#1. random number #np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) rv_unif = st.uniform.rvs(size=10) print(rv_unif) rv_norm=st.norm.rvs(loc = 5,scale = 1,size =(2,2)) print(rv_norm) rv_beta=st.beta.rvs(size=10,a=4,b=2) print(rv_beta)
上述就是小編為大家分享的怎么在python中利用scipy.stats生成隨機(jī)數(shù)了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。