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如何使用 scipy.stats.truncnorm 限制 numpy.random.normal 生成的值范围?

时间:2024-11-04 17:25:09 454浏览 收藏

从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《如何使用 scipy.stats.truncnorm 限制 numpy.random.normal 生成的值范围?》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!

如何使用 scipy.stats.truncnorm 限制 numpy.random.normal 生成的值范围?

numpy.random.normal 中如何限制值的范围

在使用 numpy.random.normal 时,有时您可能会希望生成的值落在特定的范围内。虽然您可以重复调用该函数并丢弃不符合条件的值,但存在一种更有效的方法可以实现此目的。让我们探讨使用 scipy.stats.truncnorm 的方法。

使用 scipy.stats.truncnorm 生成截断正态分布

scipy.stats.truncnorm 允许您从截断正态分布中生成随机变量。此分布由其下限、上限、均值和标准差定义。在 scipy.stats.truncnorm 的上下文中:

  • 下限和上限定义了分布的范围。
  • 均值和标准差定义了分布的形状。

以下代码片段展示了如何使用 scipy.stats.truncnorm 生成随机变量:

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

lower, upper = 3.5, 6
mu, sigma = 5, 0.7
X = stats.truncnorm(
    (lower - mu) / sigma, (upper - mu) / sigma, loc=mu, scale=sigma)

fig, ax = plt.subplots(2, sharex=True)
ax[0].hist(X.rvs(10000), normed=True)
ax[1].hist(N.rvs(10000), normed=True)
plt.show()

此代码将生成一个截断正态分布,其下限为 3.5、上限为 6、均值为 5 和标准差为 0.7。生成的随机变量将仅落在 3.5 和 6 之间。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《如何使用 scipy.stats.truncnorm 限制 numpy.random.normal 生成的值范围?》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

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