dask.array.random.非中心_卡方
dask.array.random.非中心_卡方¶
- dask.array.random.noncentral_chisquare(*args, **kwargs)¶
从非中心卡方分布中抽取样本。
此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.noncentral_chisquare 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
非中心 \(\chi^2\) 分布是 \(\chi^2\) 分布的推广。
备注
新代码应使用 ~numpy.random.Generator 实例的 ~numpy.random.Generator.noncentral_chisquare 方法；请参阅 Quick start。
- 参数
- df浮点数或浮点数的类数组对象
自由度，必须大于0。
在 1.10.0 版更改: 较早的 NumPy 版本要求 dfnum > 1。
- nonc浮点数或浮点数的类数组对象
非中心性，必须为非负数。
- 大小int 或 int 的元组，可选
输出形状。如果给定的形状是，例如，
(m, n, k)，那么会抽取m * n * k个样本。如果 size 是None``（默认），当 ``df和nonc都是标量时，返回一个单一值。否则，会抽取np.broadcast(df, nonc).size个样本。
- 返回
- 出ndarray 或标量
从参数化的非中心卡方分布中抽取样本。
参见
random.Generator.noncentral_chisquare应用于新代码。
注释
非中心卡方分布的概率密度函数为
\[P(x;df,nonc) = \sum^{\infty}_{i=0} \frac{e^{-nonc/2}(nonc/2)^{i}}{i!} P_{Y_{df+2i}}(x),\]其中 \(Y_{q}\) 是具有 q 自由度的卡方分布。
参考文献
- 1
维基百科，“非中心卡方分布” https://en.wikipedia.org/wiki/Noncentral_chi-squared_distribution
示例
从分布中抽取值并绘制直方图
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> values = plt.hist(np.random.noncentral_chisquare(3, 20, 100000), ... bins=200, density=True) >>> plt.show()
从一个非常小的非中心性卡方分布中抽取值，并与卡方分布进行比较。
>>> plt.figure() >>> values = plt.hist(np.random.noncentral_chisquare(3, .0000001, 100000), ... bins=np.arange(0., 25, .1), density=True) >>> values2 = plt.hist(np.random.chisquare(3, 100000), ... bins=np.arange(0., 25, .1), density=True) >>> plt.plot(values[1][0:-1], values[0]-values2[0], 'ob') >>> plt.show()
展示非中心性的大值如何导致更对称的分布。
>>> plt.figure() >>> values = plt.hist(np.random.noncentral_chisquare(3, 20, 100000), ... bins=200, density=True) >>> plt.show()