numpy.random.Generator.standard_exponential#

方法

random.Generator.standard_exponential(size=None, dtype=np.float64, method='zig', out=None)#

从标准指数分布中抽取样本.

standard_exponential 与尺度参数为1的指数分布相同.

参数:

size整数或整数的元组,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.默认是 None,在这种情况下会返回一个单一值.
dtypedtype,可选: 期望的结果数据类型,仅支持 float64 和 float32.字节顺序必须是本地的.默认值是 np.float64.
methodstr, 可选: 可以是 ‘inv’ 或 ‘zig’.’inv’ 使用默认的逆 CDF 方法.’zig’ 使用 Marsaglia 和 Tsang 的更快的 Ziggurat 方法.
outndarray, 可选: 要在其中放置结果的替代输出数组.如果 size 不是 None,它必须与提供的 size 具有相同的形状,并且必须与输出值的类型匹配.

返回:

示例

输出一个 3x8000 的数组:

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> n = rng.standard_exponential((3, 8000))