np.random.beta

时间: 2023-10-17 20:27:46 浏览: 46
np.random.beta是numpy.random模块中的一个函数，用于从β分布中提取样本。β分布是狄利克雷分布的一个特例，与伽马分布有关。该函数的参数有三个：a、b和size。其中，a和b分别表示正面和反面的次数，size表示取样本的数量。例如，如果我们设置a=32，b=32，size=3，就表示从β分布中提取3个样本，其中正面次数为32次，反面次数也为32次。按照惯例来说，如果正面和反面次数相等，概率应该为0.5。但在β分布下，概率值会上下浮动。所以，通过np.random.beta函数可以得到符合β分布的样本数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [np.random.beta()；np.random.permutation()](https://blog.csdn.net/weixin_44295084/article/details/122270520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python3_numpy_random_产生随机数](https://blog.csdn.net/admin_maxin/article/details/81235903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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python np.random.choice方法

np.random.choice方法含义是从列表a中随机选取值，可以通过设置个数，还有选取各个值的概率来影响选取。 def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样...
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np.random.seed() 的使用详解

主要介绍了np.random.seed() 的使用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在使用numpy的时候，我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray 数组。random代表随机的意思，指ndarray中的数是随机数。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多，所以...

领回归的话np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())这个代码需要改变嘛？

np.random.seed(42) q = np.array(X1) w = np.array(x2) e = np.array(x3) r = np.array(x4) t = np.array(x5) p = np.array(x6) u = np.array(x7) eps = np.random.normal(0, 0.05, 152) X = np.c_[q, w, e, r, t, ...

x = np.multiply(sigma*np.ones((n)),np.random.randn(n)) + beta*np.ones((n))

接着，代码又使用了numpy库中的ones函数和multiply函数，将beta乘以一个大小为n的全1数组相乘，得到一个大小为n的数组beta*np.ones((n))。 最终，这两个数组x和beta*np.ones((n))相乘，得到一个大小为n的数组。

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1)

首先，通过np.random.normal生成一个(n,p)维度的随机数组作为X特征矩阵。然后，通过np.random.normal生成一个长度为n的随机数组作为误差项epsilon。紧接着，初始化一个长度为n的全0数组Y，然后根据epsilon和X与beta...

for i in range(n): if np.random.uniform()<norm.cdf(np.dot(beta,X[i])): Y[i]=1

norm.cdf 是正态分布的累积分布函数，np.random.uniform() 用于生成 0 到 1 之间的随机数。 具体来说，代码的执行过程如下： 1. 对于每一个样本 i，计算其对应的预测概率值，即 np.dot(beta,X[i])，表示回归模型对...

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = np.random.binomial(n=1, p=condprob, size=(n,1))linear_fit = LinearRegression().fit(x, y)print(linear_fit)为什么结果为LinearRegression()

利用正态分布的累积分布函数norm.cdf(z)计算z中每个元素的概率值，然后使用这些概率值作为参数，使用二项分布函数np.random.binomial生成大小为(n,1)的响应变量y。最后，使用sklearn库中的LinearRegression()函数对x...

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)那这个代码要怎么修改才可以经过领回归之后再求出参数呢

np.random.seed(42) q = np.array(X1[:2928]) w = np.array(x2[:2928]) e = np.array(x3[:2928]) r = np.array(x4[:2928]) t = np.array(x5[:2928]) p = np.array(x6[:2928]) u = np.array(x7[:2928]) X = np.c_[q, ...

def dnorm(mean, variance, size=1): if isinstance(size, int): size = size, return mean + np.sqrt(variance) * np.random.randn(*size) # For reproducibility np.random.seed(12345) N = 100 X = np.c_[dnorm(0, 0.4, size=N), dnorm(0, 0.6, size=N), dnorm(0, 0.2, size=N)] eps = dnorm(0, 0.1, size=N) beta = [0.1, 0.3, 0.5] y = np.dot(X, beta) + eps

- beta：系数向量，包含三个元素，分别代表三个自变量的系数。 - y：因变量向量，通过自变量矩阵和系数向量计算得到，同时加上了误差项。 在这个程序中，我们生成了一个多元线性回归模型，其中自变量包括三个...

for it in range(self.Max_iter): # 计算当前迭代的动态参数A和C a = 2 - it * (2 / self.Max_iter) if a < 0.5: a = 0.5 C = 2 * random.random() # 选择三只灰狼作为“猎物”，一只作为“猎人” idx_alpha = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_beta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_delta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) for i in range(self.SearchAgents_no): if i != idx_alpha and i != idx_beta and i != idx_delta: # 更新灰狼位置 A = np.vstack([X[idx_alpha, :], X[idx_beta, :], X[idx_delta, :]]) X = self.update_position(X, A, C, a) # 计算每只灰狼的适应度 fitness[i] = self.costFunc(X[i, :])

接着，从种群中随机选择三只灰狼作为“猎物”（alpha、beta、delta），一只作为“猎人”（i）。对于不是“猎物”的灰狼，根据当前的位置和动态参数更新它们的位置。然后计算每只灰狼的适应度（fitness）。 整个过程...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X2[:2922]) w=np.array(x3[:2922]) e=np.array(x4[:2922]) r=np.array(x5[:2922]) t=np.array(x6[:2922]) p=np.array(x7[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)修改这个代码，要求增加时间序列x1参与建模

np.random.seed(42) q = np.array(X1[:2922]) w = np.array(X2[:2922]) e = np.array(X3[:2922]) r = np.array(X4[:2922]) t = np.array(X5[:2922]) p = np.array(X6[:2922]) o = np.array(X7[:2922]) eps = ...

X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] X1=X1[:2928] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: x2.append(i) else: x21.append(i) # x2=x2[:len(x21)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) # x3=x3[:len(x31)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) # x4=x4[:len(x41)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) # x5=x5[:len(x51)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) # x6=x6[:len(x61)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) # x7=x7[:len(x71)]np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())具体代码如下，要怎么修改？

eps = np.random.normal(0, 0.05, 152) X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u] beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6] y = np.dot(X, beta) X_model = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_model) results =...

p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan

A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1) # 将A1中的0替换为较小的非零值 B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1) 这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意，我在代码中使用了一个较小的非零值（1e-10），你可以...

import numpy as np from scipy.stats import norm, binom from statsmodels.api import families #glm n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params)) print(prop_mat)

这段代码是用 Python 实现的，主要使用了 numpy、scipy 和 statsmodels 这几个库。代码中生成了一个大小为 (10000000, 10) 的随机矩阵 x，以及一个大小为 (10000000, 1) 的随机向量 y。然后分别使用 probit、logit ...
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