numpy.random.Generator.triangular#
方法
- random.Generator.triangular(left, mode, right, size=None)#
从区间
[left, right]
上的三角分布中抽取样本。三角分布是一种连续概率分布,其下限为 left,峰值为 mode,上限为 right。与其他分布不同,这些参数直接定义了 pdf 的形状。
- 参数:
- leftfloat 或浮点数的类数组对象
下限。
- modefloat 或浮点数的类数组对象
分布峰值出现的位置。该值必须满足条件
left <= mode <= right
。- rightfloat 或浮点数的类数组对象
上限,必须大于 left。
- sizeint 或 int 的元组,可选
输出形状。如果给定的形状为,例如,
(m, n, k)
,则将抽取m * n * k
个样本。如果 size 为None
(默认值),则如果left
、mode
和right
均为标量,则返回单个值。否则,将抽取np.broadcast(left, mode, right).size
个样本。
- 返回值:
- outndarray 或标量
从参数化的三角分布中抽取的样本。
注释
三角分布的概率密度函数为
\[\begin{split}P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{for $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{for $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{otherwise}. \end{cases}\end{split}\]三角分布通常用于定义不明确的问题,其中未知底层分布,但存在对限制和模式的一些了解。通常在模拟中使用它。
参考文献
[1]维基百科,“三角分布” https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution
示例
从分布中抽取值并绘制直方图
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> rng = np.random.default_rng() >>> h = plt.hist(rng.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200, ... density=True) >>> plt.show()