Scipy stats.gumbel_r() | Python

介绍

stats.gumbel_r() 是 Scipy 中用于生成 Gumbel 型分布的函数，它属于 Scipy 的子模块 stats。Gumbel 型分布通常用于极值的分析，例如在工程学和金融学中常常使用。

语法

stats.gumbel_r(loc=0, scale=1)

• loc：分布的均值，默认值为 0。
• scale：分布的标准差，默认值为 1。

返回值

stats.gumbel_r() 会返回一个 Gumbel 型分布的对象，该对象包含以下方法：

• pdf(x, loc=0, scale=1)：返回概率密度函数值。
• cdf(x, loc=0, scale=1)：返回累计分布函数值。
• ppf(q, loc=0, scale=1)：返回给定累计分布函数值对应的分位点。
• moments(loc=0, scale=1, moments='mv')：返回分布的几个矩。

示例

下面是一个使用 stats.gumbel_r() 生成 Gumbel 型分布的示例代码：

from scipy.stats import gumbel_r
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置分布的参数
loc = 0
scale = 1
size = 1000

# 生成 Gumbel 型分布随机数
data = gumbel_r.rvs(loc=loc, scale=scale, size=size)

# 绘制概率密度函数图像
x = np.linspace(gumbel_r.ppf(0.01, loc=loc, scale=scale), gumbel_r.ppf(0.99, loc=loc, scale=scale), 100)
plt.plot(x, gumbel_r.pdf(x, loc=loc, scale=scale), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='gumbel_r pdf')
plt.hist(data, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)

plt.show()

该代码会生成一个 Gumbel 型分布的概率密度函数图像，如下所示：

总结

本文介绍了 Scipy 中的 stats 子模块的 stats.gumbel_r() 函数，该函数用于生成 Gumbel 型分布。我们讲解了函数的语法、返回值及应用示例，希望能对读者有所帮助。