파이썬 numpy 분포9 파이썬 numpy 지프 분포(Zipf Distribution) 파이썬 numpy 지프 분포(Zipf distribution) zipf 분포는 zipf의 법칙에 따라 데이터를 샘플링하는 데 사용된다. 집프의 법칙: 모음집에서 n번째 일반적인 용어는 가장 일반적인 용어의 1/n배이다. 예를 들어 영어에서 5번째로 일반적인 단어는 가장 일반적인 단어의 1/5배 가까이 자주 발생한다. zipf() 함수에는 2개의 인수가 있다.: a - 분포 파라미터. size - 반환된 배열의 모양이다. 크기가 2x3인 분포 모수 2를 사용하여 zipf 분포에 대한 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.zipf(a=2, size=(2, 3)) print('x = random.zipf(a=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를.. 2024. 1. 1. 파이썬 numpy 파레토분포(Pareto distribution) 파이썬 numpy 파레토 분포(Pareto Distribution) Pareto의 법칙에 따른 분포, 즉 80-20 분포(20% 요인이 80% 결과를 야기함). 다음 두 가지 매개 변수가 있다: a - shape 파라미터. size - 반환된 배열의 모양이다. 크기가 2x3인 2 모양의 파레토 분포 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.pareto(a=2, size=(2, 3)) print('x = random.pareto(a=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 파레토분포 시각화 from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import.. 2023. 12. 31. 파이썬 레일리분포(Rayleigh distribution) 레일리 분포(Rayleigh distribution) - rayleigh() 레일리 분포는 신호 처리에 사용된다. 여기에는 두 가지 매개 변수가 있다: scale - (표준 편차)는 기본값 1.0)의 평탄 분포를 결정한다. size - 반환된 배열의 모양이다. 크기가 2x3인 2의 척도로 레일리 분포를 위한 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.rayleigh(scale=2, size=(2, 3)) print('x = random.rayleigh(scale=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 레일리분포 시각화 from numpy import random import matplotlib.pyp.. 2023. 12. 30. 파이썬 numpy 지수 분포(exponential distribution) 파이썬 numpy 지수분포 (exponential distribution) - exponential() 지수 분포는 실패/성공 등 다음 사건까지의 시간을 설명하는 데 사용된다. 여기에는 두 가지 매개 변수가 있습니다: scale - 비율의 역(포아송 분포의 lamin 참조) 기본값은 1.0이다. size - 반환된 배열의 모양이다. 2x3 크기의 2.0 척도를 사용하여 지수 분포에 대한 표본을 추출합니다: from numpy import random x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3)) print('x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 지수분포.. 2023. 12. 29. 이전 1 2 3 다음
