scipy.stats.uniform_direction

scipy.stats.uniform_direction = <scipy.stats._multivariate.uniform_direction_gen object>

一个向量值的均匀方向。

返回一个随机的方向（单位向量）。dim 关键字指定空间的维度。

参数:

暗淡标量

方向的维度。

seed{None, int,}

numpy.random.RandomState}, 可选

用于绘制随机变量。如果 seed 是 None，则使用 RandomState 单例。如果 seed 是整数，则使用新的 RandomState 实例，并以 seed 为种子。如果 seed 已经是 RandomState 或 Generator 实例，则使用该对象。默认值为 None。

方法

rvs(dim=None, size=1, random_state=None)

绘制随机方向。

注释

此分布生成均匀分布在超球面上的单位向量。这些可以被解释为随机方向。例如，如果 dim 是 3，将从 \(S^2\) 的表面采样 3D 向量。

参考文献

[1]

Marsaglia, G. (1972). “从球面选择一个点”。《数理统计年鉴》。43 (2): 645-646.

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import uniform_direction
>>> x = uniform_direction.rvs(3)
>>> np.linalg.norm(x)
1.

这生成一个随机的方向，即在 \(S^2\) 表面上的一个向量。

或者，可以通过调用对象（作为函数）来返回一个固定 dim 参数的冻结分布。在这里，我们创建一个 dim=3 的 uniform_direction 并抽取5个观测值。样本随后被排列在一个形状为5x3的数组中。

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> uniform_sphere_dist = uniform_direction(3)
>>> unit_vectors = uniform_sphere_dist.rvs(5, random_state=rng)
>>> unit_vectors
array([[ 0.56688642, -0.1332634 , -0.81294566],
       [-0.427126  , -0.74779278,  0.50830044],
       [ 0.3793989 ,  0.92346629,  0.05715323],
       [ 0.36428383, -0.92449076, -0.11231259],
       [-0.27733285,  0.94410968, -0.17816678]])

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