“Python/numpy random exponential”的版本间差异

来自菜鸟教程
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2020年10月29日 (四) 08:48的最新版本

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指数分布

指数分布

指数分布用于描述直到下一个事件的时间,例如失败/成功等

它有两个参数:

scale -速率的倒数(请参阅泊松分布中的lam)默认为1.0。

size -返回数组的形状。

绘制一个样本,以2x3的大小以2.0的比例进行指数分布:

  from numpy import random

x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3))

print(x)

指数分布的可视化

  from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


sns.distplot(random.exponential(size=1000), hist=False)

plt.show()

结果

文件:Exponential1.png


泊松与指数分布之间的关系

泊松分布处理一个时间段内事件的发生次数,而指数分布处理这些事件之间的时间。