numpy.random.Generator.triangular

方法

random.Generator.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,具有下限左、峰值在众数处,上限右.与其他分布不同,这些参数直接定义了概率密度函数（pdf）的形状.

参数:

left浮点数或浮点数的类数组对象

下限.

mode浮点数或浮点数的类数组对象

分布峰值出现的值.该值必须满足条件 left <= mode <= right.

right浮点数或浮点数的类数组对象

上限,必须大于 left.

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.如果大小是 None``（默认）,当 ``left、mode 和 right 都是标量时,返回一个单一值.否则,会抽取 np.broadcast(left, mode, right).size 个样本.

返回:

outndarray 或标量

从参数化的三角分布中抽取样本.

备注

三角分布的概率密度函数是

\[\begin{split}P(x;l, m, r) = \begin{cases} \frac{2(x-l)}{(r-l)(m-l)}& \text{对于 $l \leq x \leq m$},\\ \frac{2(r-x)}{(r-l)(r-m)}& \text{对于 $m \leq x \leq r$},\\ 0& \text{否则}. \end{cases}\end{split}\]

三角分布经常用于定义不明确的问题中,其中基础分布未知,但存在对极限和模式的某些知识.它通常用于模拟中.

参考文献

[1]

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