numpy.random.RandomState.triangular#
方法
- random.RandomState.triangular(left, mode, right, size=None)#
从
[left, right]
区间上的三角形分布中抽取样本。三角形分布是一个连续概率分布,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。
注意
新代码应使用
triangular
方法,而不是Generator
实例;请参见 快速入门。- 参数:
- leftfloat 或类数组的浮点数
下限。
- modefloat 或类数组的浮点数
分布峰值所在的值。该值必须满足条件
left <= mode <= right
。- rightfloat 或类数组的浮点数
上限,必须大于 left。
- sizeint 或 int 元组,可选
输出形状。如果给定形状为,例如,
(m, n, k)
,则将抽取m * n * k
个样本。如果 size 为None
(默认),如果left
、mode
和right
都是标量,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
从参数化的三角形分布中抽取的样本。
参见
random.Generator.triangular
应用于新代码。
注意
三角形分布的概率密度函数为
\[\begin{split}P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{for $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{for $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{otherwise}. \end{cases}\end{split}\]三角形分布通常用于定义不明确的问题,其中底层分布未知,但存在对限制和模式的一些了解。它通常用于仿真。
参考文献
[1]维基百科,“三角形分布” 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 >>> h = plt.hist(np.random.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200, ... density=True) >>> plt.show()