numpy.random.Generator.logseries#
方法
- random.Generator.logseries(p, size=None)#
从对数级数分布中抽取样本。
从指定形状参数的 0 <=
p
< 1 的对数级数分布中抽取样本。- 参数:
- p浮点数或浮点数数组
分布的形状参数。必须在 [0, 1) 范围内。
- size整数或整数元组,可选
输出形状。如果给定的形状为,例如,
(m, n, k)
,则会抽取m * n * k
个样本。如果 size 为None
(默认值),则如果p
是标量,则返回单个值。否则,将抽取np.array(p).size
个样本。
- 返回值:
- outndarray 或标量
从参数化的对数级数分布中抽取的样本。
另请参见
scipy.stats.logser
概率密度函数、分布或累积密度函数等。
注释
对数级数分布的概率质量函数为
\[P(k) = \frac{-p^k}{k \ln(1-p)},\]其中 p = 概率。
对数级数分布常用于表示物种丰富度和出现情况,于 1943 年由 Fisher、Corbet 和 Williams 首次提出 [2]。它也可用于模拟在汽车中看到的乘员人数 [3]。
参考文献
[1]Buzas, Martin A.; Culver, Stephen J., 通过出现的对数级数分布理解区域物种多样性:BIODIVERSITY RESEARCH Diversity & Distributions, Volume 5, Number 5, September 1999 , pp. 187-195(9).
[2]Fisher, R.A,, A.S. Corbet, and C.B. Williams. 1943. 动物种群随机样本中物种数量与个体数量之间的关系。动物生态学杂志,12:42-58。
[3]D. J. Hand, F. Daly, D. Lunn, E. Ostrowski, 小型数据集手册,CRC 出版社,1994 年。
[4]维基百科,“对数分布”,https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_distribution
示例
从分布中抽取样本
>>> a = .6 >>> rng = np.random.default_rng() >>> s = rng.logseries(a, 10000) >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> bins = np.arange(-.5, max(s) + .5 ) >>> count, bins, _ = plt.hist(s, bins=bins, label='Sample count')
# 对比分布作图
>>> def logseries(k, p): ... return -p**k/(k*np.log(1-p)) >>> centres = np.arange(1, max(s) + 1) >>> plt.plot(centres, logseries(centres, a) * s.size, 'r', label='logseries PMF') >>> plt.legend() >>> plt.show()