NumPy 1.14 - RandomState.rayleigh()

numpy.random.RandomState.rayleigh




numpy

numpy.random.RandomState.rayleigh

RandomState.rayleigh(scale=1.0, size=None)

एक रेले वितरण से नमूने ड्रा।

\ ची और वीबुल वितरण रायले के सामान्यीकरण हैं।

पैरामीटर:

पैमाना : फ्लोट्स का फ्लोट या array_like, वैकल्पिक

स्केल, भी मोड के बराबर है। होना चाहिए = = 0. डिफ़ॉल्ट 1 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), scale स्केलर होने scale एक एकल मान लौटाया जाता है। अन्यथा, np.array(scale).size नमूने तैयार किए जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटर किए गए Rayleigh वितरण से नमूने खींचे।

टिप्पणियाँ

रेले वितरण के लिए संभाव्यता घनत्व कार्य है

P (x; स्केल) = \ frac {x} {स्केल ^ 2} e ^ {\ frac {-x ^ 2} {2 \ cdotp स्केल ^ 2}}

उदाहरण के लिए, रेले का वितरण उत्पन्न होगा, यदि वायु वेग के पूर्व और उत्तर घटकों में समान शून्य-माध्य गौसियन वितरण होता है। फिर हवा की गति से रेले का वितरण होगा।

संदर्भ

[R377378] ब्राइटन वेब्स लिमिटेड, "रेले डिस्ट्रीब्यूशन," http://www.brighton-webs.co.uk/distributions/rayleigh.asp
[R378378] विकिपीडिया, “रेले डिस्ट्रीब्यूशन” http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

उदाहरण

डिस्ट्रीब्यूशन से मान निकालें और हिस्टोग्राम प्लॉट करें

>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, normed=True)

वेव हाइट्स एक रेले वितरण का पालन करते हैं। यदि औसत तरंग की ऊंचाई 1 मीटर है, तो तरंगों के किस अंश के 3 मीटर से बड़े होने की संभावना है?

>>> meanvalue = 1
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

3 मीटर से बड़ी तरंगों का प्रतिशत है:

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.
0.087300000000000003