python的numpy 能生成一定概率分布的随机数,但如果需要更具体的概率密度,累积概率,就要使用scipy.stats。scipy.stats用于统计分析,统计工具和随机过程的概率,各个随机过程的随机数生成器可以从numpy.random中找到。本文介绍python中使用scipy.stats产生随机数的原理及实例。

1、scipy.stats正态分步格式

scipy.stats #生成指定分布

scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望, scale=标准差, size=生成随机数的个数) #从泊松分布中生成指定个数的随机数

2、使用说明

norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差。

size得到随机数数组的形状参数。

3、scipy.stats使用实例:产生随机数

#1. random number
#np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
rv_unif = st.uniform.rvs(size=10)
print(rv_unif)
rv_norm=st.norm.rvs(loc = 5,scale = 1,size =(2,2))
print(rv_norm)
rv_beta=st.beta.rvs(size=10,a=4,b=2)
print(rv_beta)
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。