python中rvs函数 python rvs函数

如何利用python中的威布尔分布numpy.random.weibull()函数生成三参数的随机数序列

你好，有两个办法：

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一个是自己写一个函数

def Nweibull（a,size, scale）

return scale*numpy.random.weibull(a,size)

另外一个是换一个库，用scipy.stats.weibull_min，他需要三个参数：

from scipy.stats import weibull_min

n = 100 # number of samples

k = 2.4 # shape

lam = 5 # scale

x = weibull_min.rvs(k, loc=0, scale=lam, size=n)

如何在Python中实现这五类强大的概率分布

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2015/04/25 · 实践项目 · 概率分布

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英文出处：。欢迎加入翻译组。

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准。但在这篇文章中，我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易。我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布。虽然我不会讨论这些分布的数学细节，但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料。在讨论这些概率分布之前，我想简单说说什么是随机变量（random variable）。随机变量是对一次试验结果的量化。

举个例子，一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成Python

X = {1 如果正面朝上,

2 如果反面朝上}

12X = {1 如果正面朝上,

2 如果反面朝上}

随机变量是一个变量，它取值于一组可能的值（离散或连续的），并服从某种随机性。随机变量的每个可能取值的都与一个概率相关联。随机变量的所有可能取值和与之相关联的概率就被称为概率分布（probability distributrion）。

我鼓励大家仔细研究一下scipy.stats模块。

概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。

离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等。

连续概率分布也称为概率密度函数（probability density function），它们是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函数。正态分布（normal distribution）、指数分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都属于连续概率分布。

若想了解更多关于离散和连续随机变量的知识，你可以观看可汗学院关于概率分布的视频。

二项分布（Binomial Distribution）

服从二项分布的随机变量X表示在n个独立的是/非试验中成功的次数，其中每次试验的成功概率为p。

E(X) = np, Var(X) = np(1?p)

如果你想知道每个函数的原理，你可以在IPython笔记本中使用help file命令。 E(X)表示分布的期望或平均值。

键入stats.binom?了解二项分布函数binom的更多信息。

二项分布的例子：抛掷10次硬币，恰好两次正面朝上的概率是多少？

假设在该试验中正面朝上的概率为0.3，这意味着平均来说，我们可以期待有3次是硬币正面朝上的。我定义掷硬币的所有可能结果为k = np.arange(0,11)：你可能观测到0次正面朝上、1次正面朝上，一直到10次正面朝上。我使用stats.binom.pmf计算每次观测的概率质量函数。它返回一个含有11个元素的列表（list），这些元素表示与每个观测相关联的概率值。

您可以使用.rvs函数模拟一个二项随机变量，其中参数size指定你要进行模拟的次数。我让Python返回10000个参数为n和p的二项式随机变量。我将输出这些随机变量的平均值和标准差，然后画出所有的随机变量的直方图。

泊松分布（Poisson Distribution）

一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。

E(X) = λ, Var(X) = λ

泊松分布的例子：已知某路口发生事故的比率是每天2次，那么在此处一天内发生4次事故的概率是多少？

让我们考虑这个平均每天发生2起事故的例子。泊松分布的实现和二项分布有些类似，在泊松分布中我们需要指定比率参数。泊松分布的输出是一个数列，包含了发生0次、1次、2次，直到10次事故的概率。我用结果生成了以下图片。

你可以看到，事故次数的峰值在均值附近。平均来说，你可以预计事件发生的次数为λ。尝试不同的λ和n的值，然后看看分布的形状是怎么变化的。

现在我来模拟1000个服从泊松分布的随机变量。

正态分布（Normal Distribution）

正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。

E(X) = μ, Var(X) = σ2

正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。你可以注意到，我用stats.norm.pdf得到正态分布的概率密度函数。

β分布（Beta Distribution）

β分布是一个取值在 [0, 1] 之间的连续分布，它由两个形态参数α和β的取值所刻画。

β分布的形状取决于α和β的值。贝叶斯分析中大量使用了β分布。

当你将参数α和β都设置为1时，该分布又被称为均匀分布（uniform distribution）。尝试不同的α和β取值，看看分布的形状是如何变化的。

指数分布（Exponential Distribution）

指数分布是一种连续概率分布，用于表示独立随机事件发生的时间间隔。比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。

我将参数λ设置为0.5，并将x的取值范围设置为 $[0, 15]$ 。

接着，我在指数分布下模拟1000个随机变量。scale参数表示λ的倒数。函数np.std中，参数ddof等于标准偏差除以 $n-1$ 的值。

结语（Conclusion）

概率分布就像盖房子的蓝图，而随机变量是对试验事件的总结。我建议你去看看哈佛大学数据科学课程的讲座，Joe Blitzstein教授给了一份摘要，包含了你所需要了解的关于统计模型和分布的全部。

python中eval()函数的作用是什么?

python中eval函数作用是计算字符串中有效的表达式，并返回结果。将字符串转成相应的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换）。利用反引号转换的字符串再反转回对象。

eval()函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。eval函数功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。eval函数可以实现list、dict、tuple与str之间的转化。

Python语言的介绍

Python是一种计算机程序设计语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年，可以视之为一种改良的LISP。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

怎么用python算p值和t检验

引入相关模块，这次我们使用stats的

产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标准差，size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分

ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。

当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：

我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异

我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.1260.05

Python中range()函数的用法

Python range()函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中。

注意：Python3 range()返回的是一个可迭代对象，类型是对象，而不是列表类型，所以打印的时候不会打印列表。

函数语法：

range(start,stop[,step])

参数说明：

start：计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);

stop：计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;

step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。

实例：

range(10) # 从 0 开始到 9

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(1, 11) # 从 1 开始到 10

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(0, 30, 5) # 步长为 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

range(0, 10, 3) # 步长为 3

[0, 3, 6, 9]

range(0, -10, -1) # 负数

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

range(0)

[]

range(1, 0)

[]

以下是range在for中的使用，循环出runoob的每个字母：

x = 'runoob'

for i in range(len(x)) :

... print(x[i])

...

python中range()函数的用法

python中range()函数的用法：

（1）range(stop)

创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。

（2）range(start,stop)

创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。

（3）range(start,stop,step)

创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。

参数介绍：

start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。

stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。

step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。