Hướng dẫn generate bernoulli random variable python - tạo python biến ngẫu nhiên bernoulli
Một biến ngẫu nhiên riêng biệt Bernoulli. Show Là một ví dụ của lớp Ghi chú Hàm khối lượng xác suất cho \ [\ BẮT ĐẦU {split} f (k) = \ start } \] cho \ (k \) trong \ (\ {0, 1 \} \), \ (0 \ leq p \ leq 1 \)\(k\) in \(\{0, 1\}\), \(0 \leq p \leq 1\)
Hàm khối lượng xác suất ở trên được xác định ở dạng tiêu chuẩn hóa trên mạng. Để thay đổi phân phối, sử dụng tham số >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')0. Cụ thể, >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')1 tương đương với >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')2. Ví dụ >>> from scipy.stats import bernoulli >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1) Tính bốn khoảnh khắc đầu tiên: >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk') Hiển thị hàm khối lượng xác suất ( >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')3): >>> x = np.arange(bernoulli.ppf(0.01, p), ... bernoulli.ppf(0.99, p)) >>> ax.plot(x, bernoulli.pmf(x, p), 'bo', ms=8, label='bernoulli pmf') >>> ax.vlines(x, 0, bernoulli.pmf(x, p), colors='b', lw=5, alpha=0.5) Ngoài ra, đối tượng phân phối có thể được gọi (như một hàm) để sửa hình dạng và vị trí. Điều này trả về một đối tượng RV Frozen Frozen, giữ các tham số đã cho được sửa. Đóng băng phân phối và hiển thị >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')3 đóng băng: >>> rv = bernoulli(p) >>> ax.vlines(x, 0, rv.pmf(x), colors='k', linestyles='-', lw=1, ... label='frozen pmf') >>> ax.legend(loc='best', frameon=False) >>> plt.show() Kiểm tra độ chính xác của >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')5 và >>> p = 0.3 >>> mean, var, skew, kurt = bernoulli.stats(p, moments='mvsk')6: >>> prob = bernoulli.cdf(x, p) >>> np.allclose(x, bernoulli.ppf(prob, p)) True Tạo số ngẫu nhiên: >>> r = bernoulli.rvs(p, size=1000) Phương pháp
Làm thế nào để bạn tạo một biến ngẫu nhiên Bernoulli?Để tạo biến ngẫu nhiên Bernoulli x, trong đó xác suất thành công p (x = 1) = p cho một số p ϵ (0,1), phương pháp biến đổi nghịch đảo rời rạc [1] có thể được áp dụng trên biến ngẫu nhiên đồng nhất liên tục (0,1) Sử dụng các bước dưới đây.the discrete inverse transform method [1] can be applied on the continuous uniform random variable U(0,1) using the steps below.
Làm thế nào để bạn tính toán xác suất Bernoulli trong Python?Lớp Python Scipy Bernoulli được sử dụng để tính toán các giá trị hàm khối xác suất. Ví dụ phân phối Bernoulli với tham số p = 0,7. Kết quả của thí nghiệm có thể lấy giá trị là 0, 1. Các giá trị của biến ngẫu nhiên Bernoulli có thể mất 0 hoặc 1.Scipy Bernoulli class is used to calculate probability mass function values. Instance of Bernoulli distribution with parameter p = 0.7. Outcome of experiment can take value as 0, 1. The values of Bernoulli random variable can take 0 or 1.
Làm thế nào để bạn mô hình hóa phân phối Bernoulli trong Python?# Nhập các thư viện cần thiết .. từ Scipy.Nhập số chỉ số Bernoulli .. Nhập matplotlib.pyplot như plt .. # Phiên bản phân phối Bernoulli với tham số p = 0,8 .. bd=bernoulli(0.8). # Kết quả của biến ngẫu nhiên 0 hoặc 1 .. Làm thế nào để bạn tạo ra các biến ngẫu nhiên Bernoulli trong MATLAB?Bạn có thể sử dụng Binord.Ví dụ P = 0,2;n = 256;A = binornd (1, p*những cái (n));Sản xuất một mảng NXN của các thử nghiệm Bernoulli là 0 hoặc 1 trong mỗi kết quả.use binord. For example p=0.2; n=256; A=binornd(1,p*ones(n)); produces an nxn array of Bernoulli trials which are either 0 or 1 in each outcome. |