NumPy 1.14 - numpy.random.gamma()

numpy.random.gamma




numpy

numpy.random.gamma

numpy.random.gamma(shape, scale=1.0, size=None)

एक गामा वितरण से नमूने ड्रा।

नमूने एक गामा वितरण से निर्दिष्ट मापदंडों, shape (कभी-कभी नामित "के") और scale (कभी-कभी "थीटा") निर्दिष्ट होते हैं, जहां दोनों पैरामीटर> 0 हैं।

पैरामीटर:

आकार : फ्लोट्स की फ़्लोट या array_like

गामा वितरण की आकृति। शून्य से अधिक होना चाहिए।

पैमाना : फ्लोट्स का फ्लोट या array_like, वैकल्पिक

गामा वितरण का पैमाना। शून्य से अधिक होना चाहिए। डिफ़ॉल्ट 1 के बराबर है।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। यदि आकार None (डिफ़ॉल्ट), एक एकल मान लौटाया जाता है यदि shape और scale दोनों स्केलर हैं। अन्यथा, np.broadcast(shape, scale).size नमूने तैयार किए जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटरित गामा वितरण से नमूने खींचे।

यह भी देखें

scipy.stats.gamma
संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन, वितरण या संचयी घनत्व फ़ंक्शन, आदि।

टिप्पणियाँ

गामा वितरण के लिए संभाव्यता घनत्व है

p (x) = x ^ {k-1} \ frac {e ^ {- x / \ theta}} {\ थीटा ^ k \ Gamma (k)},)

कहा पे कश्मीर आकार है और \ थीटा पैमाने, और \ गामा गामा समारोह है।

गामा वितरण का उपयोग अक्सर इलेक्ट्रॉनिक घटकों की विफलता के समय के लिए किया जाता है, और स्वाभाविक रूप से उन प्रक्रियाओं में उत्पन्न होता है जिनके लिए पॉइसन वितरित घटनाओं के बीच प्रतीक्षा समय प्रासंगिक है।

संदर्भ

[R443444] वीसस्टीन, एरिक डब्ल्यू। "गामा वितरण।" मैथवर्ल्ड से- एक वोल्फ्राम वेब संसाधन। http://mathworld.wolfram.com/GammaDistribution.html
[R444444] विकिपीडिया, "गामा वितरण", http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution

उदाहरण

वितरण से नमूने लें:

>>> shape, scale = 2., 2.  # mean=4, std=2*sqrt(2)
>>> s = np.random.gamma(shape, scale, 1000)

संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन के साथ नमूनों का हिस्टोग्राम प्रदर्शित करें:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import scipy.special as sps
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 50, normed=True)
>>> y = bins**(shape-1)*(np.exp(-bins/scale) /
...                      (sps.gamma(shape)*scale**shape))
>>> plt.plot(bins, y, linewidth=2, color='r')
>>> plt.show()
../../_images/numpy-random-gamma-1.png