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 Хи 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

Рэлеевское распределение


Рэлеевское распределение

Распределение Рэлея используется при обработке сигналов.

Он имеет два параметра:

scale - (стандартное отклонение) определяет, насколько плоским будет распределение (по умолчанию 1.0).

size - Форма возвращаемого массива.

Пример

Нарисуйте образец распределения Рэлея с масштабом 2 и размером 2x3:

from numpy import random

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

print(x)

Визуализация распределения Рэлея

Пример

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

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

plt.show()

Результат


Сходство между распределением Рэлея и распределения хи-квадрат

При единичном стандартном отклонении и двух степенях свободы релея и хи-квадрата представляют собой одни и те же распределения.