Python中的 numpy.random.laplace()

借助numpy.random.laplace()方法，我们可以获得具有特定均值和尺度值的拉普拉斯或双指数分布的随机样本，并使用该方法返回随机样本。

拉普拉斯分布

Syntax : numpy.random.laplace(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

Return : Return the random samples as numpy array.

示例 #1：

在这个例子中我们可以看到，通过使用numpy.random.laplace()方法，我们可以得到拉普拉斯或双指数分布的随机样本，并使用该方法返回随机样本。

Python3

# import numpy 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using numpy.random.laplace() method
gfg = np.random.laplace(1.45, 15, 1000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 30, density = True)
plt.show()

输出 ：

示例 #2：

Python3

# import numpy 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using numpy.random.laplace() method
gfg = np.random.laplace(0.5, 12.45, 1000)
gfg1 = np.random.laplace(gfg, 12.45, 1000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg1, 40, density = True)
plt.show()

输出 ：