📜  Python – 统计中的拉普拉斯分布

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:07.454000             🧑  作者: Mango

Python – 统计中的拉普拉斯分布

scipy.stats.laplace()是一个拉普拉斯连续随机变量。它作为rv_continuous 类的实例继承自泛型方法。它使用特定于此特定发行版的详细信息来完成方法。

参数 :

代码#1:创建拉普拉斯连续随机变量

# importing library
  
from scipy.stats import laplace  
    
numargs = laplace.numargs 
a, b = 4.32, 3.18
rv = laplace(a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  

输出 :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D4DAF708


代码#2:拉普拉斯连续变量和概率分布

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = laplace.rvs(a, b) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
R = laplace.pdf(a, b, quantile) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

输出 :

Random Variates : 
 10.613266250400734

Probability Distribution : 
 [1.54667501e-48 1.43452207e-04 1.04508615e-02 4.07873394e-02
 7.56198196e-02 1.04863398e-01 1.26475923e-01 1.41381881e-01
 1.51096956e-01 1.56988338e-01]

代码#3:图形表示。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

输出 :

Distribution : 
 [0.         0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245
 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449  0.67346939
 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633
 1.10204082 1.16326531 1.2244898  1.28571429 1.34693878 1.40816327
 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102
 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714
 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551  2.44897959 2.51020408
 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102
 2.93877551 3.        ]
 

代码#4:改变位置参数

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
     
x = np.linspace(0, 5, 100) 
     
# Varying positional arguments 
y1 = laplace .pdf(x, 1, 3) 
y2 = laplace .pdf(x, 1, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

输出 :