Hàm exp[x] trong Python trả về ex.exp[x] trong Python trả về ex. Cú pháp của exp[] trong Python:exp[] trong Python: Ghi chú: Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math. Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math. Các tham số: x: Đây là một biểu thức số.: Đây là một biểu thức số. Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của hàm exp[] trong Python.Cú pháp
import math
print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]]
print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]]
print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]]
print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả:
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
Sau đó, sử dụng nghịch đảo của y = f [x] để nhận số ngẫu nhiên x = f - 1 [y] có hàm phân phối là. ....exp[x] trong Python trả về ex. Lặp lại các bước 1 và 2 một nghìn lần ..math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
6math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
0 math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
8math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
9from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
0math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
0 from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
2math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
5
Lặp lại các bước 1 và 2 một nghìn lần ..
- Quy mô theo cấp số nhân ngẫu nhiên numpy là gì?
- numpy.random.exponential [tỷ lệ = 1.0, size = none] phân phối theo cấp số nhân. Hàm mật độ xác suất của nó là. cho x> 0 và 0 ở nơi khác. là tham số tỷ lệ, là nghịch đảo của tham số tốc độ.
- Làm thế nào để bạn phù hợp với một phân phối theo cấp số nhân trong Python?
- Giải pháp là phù hợp bằng cách sử dụng hàm theo cấp số nhân trong đó `B` bị giới hạn thành 0 [hoặc bất kỳ giá trị nào bạn biết là]. `` `Python def monoexpzerob [x, m, t]: return m * np. exp [-t * x] # Thực hiện phù hợp bằng cách sử dụng hàm trong đó b là 0 p0 = [2000,. 1] # Bắt đầu với các giá trị gần các giá trị mà chúng tôi mong đợi paramsb, cv = scipy.
Hàm exp [x] Trong Python trả về ex.
Nội phân chínhexp[] trong Python:
Cách tạo phân phối theo cấp số nhân Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math.
Cách tính xác suất bằng cách sử dụng phân phối theo cấp số nhân
Cách vẽ sơ đồ phân phối theo cấp số nhân: Đây là một biểu thức số.
Tài nguyên bổ sung
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
Cú phápp
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
Cú Pháp Của exp [] Trong Python:
GHI Chú: HÀM NÀY KHông nhập thể Truy cập trực tiếp, vì thế chún ta cần nhập module MOThe cumulative distribution function of X can be written as:
Các Tham Số:
where:
- X: Đây là một biểu thức số. the rate parameter [calculated as λ = 1/μ]
- Ví dụ Sau Minh Họa Cách Sử dụng Của ha exp [] Trong Python. A constant roughly equal to 2.718
Chạy chương trình python trên sẽ Cho kết quả:
Quy mô theo cấp số nhân ngẫu nhiên numpy là gì?
numpy.random.exponential [tỷ lệ = 1.0, size = none] phân phối theo cấp số nhân. Hàm mật độ xác suất của nó là. cho x> 0 và 0 ở nơi khác. là tham số tỷ lệ, là nghịch đảo của tham số tốc độ.expon.rvs[scale, size] function from the SciPy library in Python to generate random values from an exponential distribution with a specific rate parameter and sample size:
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]
Làm thế nào để bạn phù hợp với một phân phối theo cấp số nhân trong Python?: You can find the complete documentation for the SciPy library here.
numpy.random.exponential [tỷ lệ = 1.0, size = none] phân phối theo cấp số nhân. Hàm mật độ xác suất của nó là. cho x> 0 và 0 ở nơi khác. là tham số tỷ lệ, là nghịch đảo của tham số tốc độ.
Làm thế nào để bạn phù hợp với một phân phối theo cấp số nhân trong Python?
Để giải quyết điều này, trước tiên chúng ta cần tính toán tham số tỷ lệ:
- = 1/μ
- = 1/40
- = .025
Chúng ta có thể cắm λ = .025 và x = 50 vào công thức cho CDF:
- P [x ≤ x] = 1-e-λx
- P [x ≤ 50] = 1-E-.025 [50]
- P [x ≤ 50] = 0,7135
Xác suất mà chúng tôi sẽ phải chờ ít hơn 50 phút cho vụ phun trào tiếp theo là & nbsp; 0,7135.0.7135.
Chúng ta có thể sử dụng hàm expon.cdf [] từ SCIPY để giải quyết vấn đề này trong Python:expon.cdf[] function from SciPy to solve this problem in Python:
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.7134952031398099
Xác suất mà chúng tôi sẽ phải chờ ít hơn 50 phút cho vụ phun trào tiếp theo là & nbsp; 0,7135.0.7135.
Chúng ta có thể sử dụng hàm expon.cdf [] từ SCIPY để giải quyết vấn đề này trong Python:
Điều này phù hợp với giá trị mà chúng tôi tính bằng tay.
Cách vẽ sơ đồ phân phối theo cấp số nhân
from scipy.stats import expon import matplotlib.pyplot as plt #generate exponential distribution with sample size 10000 x = expon.rvs[scale=40, size=10000] #create plot of exponential distribution plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']
Bạn có thể sử dụng cú pháp sau để vẽ phân phối theo cấp số nhân với tham số tỷ lệ đã cho:
Tài nguyên bổ sung
Các hướng dẫn sau đây giải thích cách sử dụng các phân phối phổ biến khác trong Python:
How to Use the t Distribution in Python
How to Use the Uniform Distribution in Python
Random.Exentential [tỷ lệ = 1.0, size = none]#
Vẽ các mẫu từ phân phối theo cấp số nhân.
- Nội phân chính
- Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân trong Python?
- Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân?
- Quy mô theo cấp số nhân ngẫu nhiên numpy là gì?
Làm thế nào để bạn phù hợp với một phân phối theo cấp số nhân trong Python?
Hàm mật độ xác suất của nó là
\ [f [x; \ frac {1} {\ beta}] = \ frac {1} {\ beta} \ exp [-\ frac {x} {\ beta}], \]\[\beta\] is the scale parameter, which is the inverse of the rate parameter \[\lambda = 1/\beta\]. The rate parameter is an alternative, widely used parameterization of the exponential distribution [3].
cho
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670 và 0 ở nơi khác. \ [\ beta \] là tham số tỷ lệ, là nghịch đảo của tham số tốc độ \ [\ lambda = 1/\ beta \]. Tham số tốc độ là một tham số thay thế, được sử dụng rộng rãi của phân phối theo cấp số nhân [3].
Phân phối theo cấp số nhân là một sự tương tự liên tục của phân phối hình học. Nó mô tả nhiều tình huống phổ biến, chẳng hạn như kích thước của các hạt mưa được đo trên nhiều cơn mưa [1] hoặc thời gian giữa các yêu cầu trang đến Wikipedia [2].
Ghi chúQuick Start.
Mã mới nên sử dụng phương thứcmath.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792671 của một thể hiện
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792672 thay thế; Vui lòng xem bắt đầu nhanh chóng.scalefloat or array_like of floats
Tham sốScalefloat hoặc Array_like of Floats\[\beta = 1/\lambda\]. Must be non-negative.
kích thước hoặc tuple của int, tùy chọn
Hình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, ví dụ,math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792673, thì các mẫu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792674 được rút ra. Nếu kích thước là
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675 [mặc định], một giá trị duy nhất được trả về nếu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792676 là vô hướng. Nếu không, các mẫu
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792677 được rút ra.outndarray or scalar
ReturnSoutNDarray hoặc vô hướng
Các mẫu rút ra từ phân phối theo cấp số nhân được tham số hóa.
1Người giới thiệu
2Peyton Z. Peebles Jr., Xác suất, biến ngẫu nhiên và nguyên tắc tín hiệu ngẫu nhiên, Ed, 4th, 2001, tr. 57.
3Wikipedia, Poisson Process, //en.wikipedia.org/wiki/poisson_process
Wikipedia, Phân phối theo cấp số nhân, //en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distributionregression problem, which is what Praveen was suggesting.
Tôi nghĩ rằng bạn thực sự đang hỏi về một vấn đề hồi quy, đó là những gì Praveen đã gợi ý.
import matplotlib.pyplot as plt
from math import exp
from scipy.stats import norm
x = range[0, 16]
Y = [0.27*exp[-0.27*_] for _ in x]
error = norm.rvs[0, scale=0.05, size=9]
simulated_data = [max[0, y+e] for [y,e] in zip[Y[:9],error]]
plt.plot[x, Y, 'b-']
plt.plot[x[:9], simulated_data, 'r.']
plt.show[]
print [x[:9]]
print [simulated_data]
Bạn có một sự phân rã theo cấp số nhân tiêu chuẩn BOG đến trục y ở khoảng Y = 0,27. Do đó, phương trình của nó là
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792678. Tôi có thể mô hình hóa lỗi Gaussian xung quanh các giá trị của hàm này và vẽ kết quả bằng cách sử dụng mã sau.
Đây là cốt truyện. Lưu ý rằng tôi lưu các giá trị đầu ra để sử dụng tiếp theo.
from math import exp
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def model[x, p]:
return p*np.exp[-p*x]
x = list[range[9]]
Y = [0.22219001972988275, 0.15537454187341937, 0.15864069451825827, 0.056411162886672819, 0.037398831058143338, 0.10278251869912845, 0.03984605649260467, 0.0035360087611421981, 0.075855255999424692]
popt, pcov = curve_fit[model, x, Y]
print [popt[0]]
print [pcov]
Bây giờ tôi có thể tính toán hồi quy phi tuyến của các giá trị phân rã theo cấp số nhân, bị nhiễm nhiễu, trên biến độc lập, đó là những gì
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792679 làm.
Phần thưởng là, không chỉ tính toán ước tính cho tham số - 0.207962159793 - mà còn đưa ra ước tính cho phương sai ước tính này - 0.00086071 - như một yếu tố của
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]1. Đây dường như là một giá trị khá nhỏ, với kích thước mẫu nhỏ.
residuals = [y-model[_, popt[0]] for [y, _] in zip[Y, x]]
print [residuals]
Đây là cách tính phần dư. Lưu ý rằng mỗi phần dư là chênh lệch giữa giá trị dữ liệu và giá trị ước tính từ
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]2 bằng cách sử dụng ước tính tham số.
Nếu bạn muốn tiếp tục kiểm tra rằng chức năng của tôi thực sự đang đi qua các điểm dữ liệu 'thì tôi sẽ đề nghị tìm kiếm các mẫu trong phần dư. Nhưng các cuộc thảo luận như thế này có thể vượt ra ngoài những gì được hoan nghênh trên các lô Stackoverflow: Q-Q và P-P, các lô của phần dư so với import math
print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]]
print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]]
print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]]
print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
3 hoặc import math
print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]]
print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]]
print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]]
print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
2, v.v.
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Nếu bạn muốn tiếp tục kiểm tra rằng chức năng của tôi thực sự đang đi qua các điểm dữ liệu 'thì tôi sẽ đề nghị tìm kiếm các mẫu trong phần dư. Nhưng các cuộc thảo luận như thế này có thể vượt ra ngoài những gì được hoan nghênh trên các lô Stackoverflow: Q-Q và P-P, các lô của phần dư so với import math
print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]]
print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]]
print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]]
print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
3 hoặc import math
print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]]
print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]]
print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]]
print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]
2, v.v.
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viếtnumpy.random.exponential[] method, we can get the random samples from exponential distribution and returns the numpy array of random samples by using this method.
Đọc
Bàn luậnnumpy.random.exponential[scale=1.0, size=None]
Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân và trả về mảng vô dụng của các mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp này.Return the random samples of numpy array.
Phân phối theo cấp số nhân
Cú pháp: numpy.random.exponential [tỷ lệ = 1.0, size = none]numpy.random.exponential[] method, we are able to get the random samples of exponential distribution and return the samples of numpy array.
Python3
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]5
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]6
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]5
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]8
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]9
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792671
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792672
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792673
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792674
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792676
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792678
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792679
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]0
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]2
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]4
Đầu ra:
Ví dụ #2:
Python3
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]5
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]6
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]5
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]8
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]9
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792671
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792672
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792673
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792674
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792676
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792678
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792679
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]0
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]2
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675
Đầu ra:
from scipy.stats import expon #generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10 expon.rvs[scale=40, size=10] array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584, 34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811, 6.64272914, 46.15547298]]4
Đầu ra:
Ví dụ #2:
import math print ["math.exp[-45] : ", math.exp[-45]] print ["math.exp[10.15] : ", math.exp[10.15]] print ["math.exp[100] : ", math.exp[100]] print ["math.exp[math.pi] : ", math.exp[math.pi]]9
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792670
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792671
from scipy.stats import expon #calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40 expon.cdf[x=50, scale=40] 0.71349520313980992
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792673
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792674
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20 math.exp[10.15] : 25591.102206689702 math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43 math.exp[math.pi] : 23.1406926327792675numpy. random. exponential[] method, we can get the random samples from exponential distribution and returns the numpy array of random samples by using this method.
from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
6math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
0 from scipy.stats import expon
#calculate probability that x is less than 50 when mean rate is 40
expon.cdf[x=50, scale=40]
0.7134952031398099
8math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
4math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
5
math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
6math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
0 from scipy.stats import expon
import matplotlib.pyplot as plt
#generate exponential distribution with sample size 10000
x = expon.rvs[scale=40, size=10000]
#create plot of exponential distribution
plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']
3math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
9from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
0math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
0 from scipy.stats import expon
#generate random values from exponential distribution with rate=40 and sample size=10
expon.rvs[scale=40, size=10]
array[[116.5368323 , 67.23514699, 12.00399043, 40.74580584,
34.60922432, 2.68266663, 22.70459831, 97.66661811,
6.64272914, 46.15547298]]
2math.exp[-45] : 2.8625185805493937e-20
math.exp[10.15] : 25591.102206689702
math.exp[100] : 2.6881171418161356e+43
math.exp[math.pi] : 23.140692632779267
5.
Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân trong Python?
hàm mũ [] trong python. Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.exponential [], chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân và trả về mảng vô dụng của các mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp này.
Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ phân phối theo cấp số nhân?
Vì vậy, một chiến lược chúng ta có thể sử dụng để tạo 1000 số sau phân phối theo cấp số nhân với giá trị trung bình là 5 là:.
Tạo số ngẫu nhiên Y ∼ U [0, 1]. ....scale=1.0, size=None] Exponential distribution. Its probability density function is. for x > 0 and 0 elsewhere. is the scale parameter, which is the inverse of the rate parameter.
Sau đó, sử dụng nghịch đảo của y = f [x] để nhận số ngẫu nhiên x = f - 1 [y] có hàm phân phối là. ....
Lặp lại các bước 1 và 2 một nghìn lần ..fit using an exponential function where `b` is constrained to 0 [or whatever value you know it to be]. ```python def monoExpZeroB[x, m, t]: return m * np. exp[-t * x] # perform the fit using the function where B is 0 p0 = [2000, . 1] # start with values near those we expect paramsB, cv = scipy.