python生成指数分布样本
时间: 2023-04-05 20:01:24 浏览: 138
可以使用numpy库中的random模块中的exponential函数来生成指数分布样本,具体代码如下:
import numpy as np
# 生成100个参数为1的指数分布样本
samples = np.random.exponential(scale=1, size=100)
其中,scale参数表示指数分布的尺度参数,size参数表示生成样本的数量。
相关问题
python 指数分布
指数分布是一种连续概率分布,通常用于描述事件发生的时间间隔。在 Python 中,可以使用 SciPy 库中的 expon 模块来生成指数分布的随机变量。下面是一个简单的例子:
```python
from scipy.stats import expon
# 生成一个均值为 2 的指数分布随机变量
rv = expon(scale=2)
# 生成 10 个随机样本
samples = rv.rvs(size=10)
print(samples)
```
输出:
```
[1.238 0.187 0.882 0.123 1.764 0.303 0.684 1.174 0.186 0.202]
```
这里使用 `scale` 参数指定了指数分布的均值,然后使用 `rvs` 方法生成了 10 个随机样本。
python画指数分布概率密度曲线
以下是使用Python绘制指数分布概率密度曲线的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import expon
# 生成指数分布随机变量
rv = expon(loc=0, scale=1)
# 生成100个随机样本
samples = rv.rvs(size=100)
# 计算概率密度函数
x = np.linspace(0, 5, 100)
pdf = rv.pdf(x)
# 绘制概率密度曲线和随机样本直方图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, pdf, label='Exponential PDF')
ax.hist(samples, density=True, alpha=0.5, label='Random Samples')
ax.legend()
plt.show()
```
解释一下上面的代码:
1. 导入必要的库:`numpy`、`matplotlib.pyplot`和`scipy.stats.expon`。
2. 使用`expon`函数创建一个指数分布随机变量`rv`,其中`loc`参数设置分布的起始点,`scale`参数设置分布的尺度。
3. 使用`rv.rvs`方法生成100个随机样本。
4. 使用`rv.pdf`方法计算概率密度函数,并使用`np.linspace`生成一组等间隔的$x$值。
5. 使用`matplotlib`绘制概率密度曲线和随机样本直方图,其中`density=True`表示绘制的是概率密度直方图,`alpha=0.5`表示直方图透明度为0.5。
6. 使用`plt.show`显示图形。
如果你想绘制不同参数下的指数分布概率密度曲线,可以修改代码中的`loc`和`scale`参数。
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