Numpy NP.Willkürlich.Multinomial
In diesem Beitrag werden wir das zufällige untersuchen.Multinomial () -Funktion im Numpy -Paket.
Die Multinomial () -Funktion erzeugt ein Array der multinomialen Verteilung.
Eine multinomiale Verteilung ist eine multivariate Verallgemeinerung der Binomialverteilung in der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Erfahren Sie mehr über die multinomiale Verteilung in der folgenden Ressource:
https: // en.Wikipedia.org/wiki/multinomial_distribution
Numpy NP.willkürlich.Multinomial () Funktionssyntax
Himmel
| 1 | willkürlich.Multinomial (N, Pvals, Größe = keine) |
Funktionsparameter
Die Funktionsparameter wie unten beschrieben:
- N - definiert die Anzahl der Experimente.
- Pvals - Legt die Wahrscheinlichkeiten jedes der verschiedenen P -Ergebnisse fest.
- Größe - Legt die Ausgangsform des resultierenden Arrays fest.
Rückgabewert
Die Funktion gibt ein Array von multinomialen Verteilungen der Form zurück, die durch den Größenparameter angegeben ist. Wenn die Größe nicht definiert ist, gibt die Funktion einen Skalarwert zurück.
Beispiel 1
Betrachten Sie den unten angegebenen Beispielcode:
| 1 2 3 4 | # Numpy importieren Numph als NP importieren arr = np.willkürlich.Multinomial (6, [1/2.]*2, 2) Druck (arr) |
Der obige Code generiert ein Array von Formen (2,2), wie durch den Größenparameter definiert.
NOTIZ: Die Gesamtsumme der Pvals muss zu einem hinzufügen.
Der resultierende Wert ist wie gezeigt:
| 1 2 | [[2 4] [5 1]] |
Beispiel #2
Ein weiteres Beispiel wird im folgenden Code demonstriert:
| 1 2 3 | arr = np.willkürlich.Multinomial (8, [0).02064637,0.04639968,0.07105934,0.19605029,0.00845342,0.2492401 ,0.1561038,0.02840649,0.09912076,0.12451974], 3) Druck (arr) |
Der obige Code sollte ein Array wie gezeigt zurückgeben:
| 1 2 3 | [[0 0 0 1 0 2 2 0 1 2] [0 0 0 1 0 3 0 0 3 1] [0 1 1 2 0 2 1 0 1 0]] |
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In diesem Artikel haben wir gezeigt, wie man das zufällige verwendet.Multinomial () -Funktion in Numpy, um ein Array einer multinomialen Verteilung zu erzeugen.
Glückliche Codierung!!