matlab幂律分布

Matlab中可以使用powerlaw包来进行幂律分布的计算和拟合。首先需要安装powerlaw包，可以使用以下命令：

!pip install powerlaw

然后，可以使用以下代码来生成一个幂律分布的随机数序列：

import powerlaw
import numpy as np

# 设定幂律分布的参数
alpha = 2.5
xmin = 1
N = 1000

# 生成符合幂律分布的随机数
random_data = powerlaw.Power_Law(xmin=xmin, parameters=[alpha]).generate_random(N)

# 将随机数序列转化为numpy数组
random_data = np.array(random_data)

# 打印随机数的平均值和标准差
print("Mean: ", np.mean(random_data))
print("Std: ", np.std(random_data))

接下来，可以使用powerlaw包中的plfit函数来对生成的随机数序列进行幂律分布的拟合，代码如下：

# 进行幂律分布的拟合
fit = powerlaw.Fit(random_data, xmin=xmin)

# 打印幂律分布的拟合结果
print("Alpha: ", fit.alpha)
print("xmin: ", fit.xmin)
print("KS p-value: ", fit.pvalue)

最后，可以使用powerlaw包中的plot_pdf和plot_ccdf函数来绘制幂律分布的概率密度函数和累积分布函数，代码如下：

# 绘制概率密度函数和累积分布函数
fig1 = fit.plot_pdf(color='b', linewidth=2)
fit.power_law.plot_pdf(color='b', linestyle='--', ax=fig1)

fig2 = fit.plot_ccdf(color='r', linewidth=2)
fit.power_law.plot_ccdf(color='r', linestyle='--', ax=fig2)

运行以上代码即可得到幂律分布的拟合结果和概率密度函数、累积分布函数的图像。