Учебник по NumPy

ГЛАВНАЯ Введение в NumPy Начало работы с NumPy NumPy Создание массивов Индексация массива NumPy Нарезка массива NumPy Типы данных NumPy Копирование NumPy против просмотра Форма массива NumPy Изменение формы массива NumPy Итерация массива NumPy Объединение массивов NumPy Разделение массива NumPy Поиск массива NumPy Сортировка массива NumPy Фильтр массива NumPy

NumPy Случайный

Случайное вступление Распределение данных Случайная перестановка Морской модуль Нормальное распределение Биномиальное распределение Распределение рыбы Равномерное распределение Логистическая дистрибуция Полиномиальное распределение Экспоненциальное распределение Распределение площади Чи Рэлеевское распределение Распределение Парето Распределение Zipf

NumPy ufunc

Введение ufunc Создать функцию ufunc Простая арифметика ufunc Округление десятичных знаков Журналы UFUNC ufunc Суммирование продукты ufunc Отличия ufunc ufunc Поиск LCM ufunc Поиск НОД ufunc Тригонометрический ufunc Гиперболический ufunc набор операций

Викторина/Упражнения

Викторина NumPy NumPy-упражнения

Экспоненциальное распределение


Экспоненциальное распределение

Экспоненциальное распределение используется для описания времени до следующего события, например неудачи/успеха и т. д.

Он имеет два параметра:

scale- инверсия скорости (см. lam в распределении Пуассона) по умолчанию равна 1,0.

size- Форма возвращаемого массива.

Пример

Нарисуйте образец экспоненциального распределения с масштабом 2,0 и размером 2x3:

from numpy import random

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

print(x)

Визуализация экспоненциального распределения

Пример

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

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

plt.show()

Результат


Связь между пуассоновским и экспоненциальным распределением

Распределение Пуассона имеет дело с количеством случаев события за период времени, тогда как экспоненциальное распределение касается времени между этими событиями.