numpy.random.triangular

random.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。

注意

新代码应使用 triangular 方法，而不是 Generator 实例；请参阅 快速入门。

参数:

leftfloat 或数组类浮点数

下限。

modefloat 或数组类浮点数

分布峰值出现的位置。该值必须满足条件 left <= mode <= right。

rightfloat 或数组类浮点数

上限，必须大于 left。

sizeint 或 int 元组，可选

输出形状。如果给定的形状为，例如 (m, n, k)，那么将抽取 m * n * k 个样本。如果 size 为 None（默认值），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

从参数化的三角分布中抽取的样本。

另请参阅

random.Generator.triangular

应用于新代码。

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，其中底层分布未知，但已知某些关于限制和模式的知识。它通常用于仿真。

参考

[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
>>> h = plt.hist(np.random.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200,
...              density=True)
>>> plt.show()