파이썬 numpy 정규분포3 파이썬 numpy 포아송 분포(Poisson Distribution) 포아송 분포(Poisson Distribution) - poission() 포아송 분포는 이산형 분포이다. 예를 들어, 어떤 사람이 하루에 두 번 먹는다면 그가 세 번 먹을 확률은 얼마나 될까? 여기에는 두 가지 매개 변수가 있습니다: lam - rate 또는 알려진 발생 횟수(예: 위 문제의 경우 2). size - 반환된 배열의 모양입니다. 발생에 대한 랜덤 1x10 분포 생성 2: from numpy import random x = random.poisson(lam=2, size=10) print('x = random.poisson(lam=2, size=10) : \n', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 포아송분포 시각화 from numpy import random .. 2023. 12. 24. 파이썬 numpy 이항분포(binomial distribution) 이항분포(binormial distribution) - binomial() 이항 분포는 이산형 분포이다. 그것은 동전 던지기와 같은 이진 시나리오의 결과를 설명한다. 그것은 앞면이나 뒷면이 될 것이다. 다음과 같은 세 가지 매개 변수가 있다: n - 시행 횟수. p - 각 시도에서 발생할 확률(예: 동전을 각각 0.5씩 던지는 경우). size - 반환된 배열의 모양이다. 이산 분포: 분포는 별도의 이벤트 집합에서 정의된다. 예를 들어 동전 던지기의 결과는 머리 또는 꼬리만 있을 수 있기 때문에 이산인 반면 사람의 키는 170, 170.1, 170.11 등으로 연속적이다. 코인 토스에 대해 10번의 시행이 주어지면 10개의 데이터 포인트가 생성된다: from numpy import random x = r.. 2023. 12. 23. 파이썬 numpy 가우시안 분포(정규분포) 정규분포 - normal() 정규 분포는 가장 중요한 분포 중 하나이다. 독일 수학자 칼 프리드리히 가우스의 이름을 따서 가우스 분포라고도 불린다. IQ 점수, 하트비트 등 많은 이벤트의 확률 분포에 적합하다. 정규 데이터 분포를 얻으려면 random.normal() 방법을 사용한다. 다음과 같은 세 가지 매개 변수가 있습니다: loc - (평균) 벨의 정점이 존재하는 곳입니다. scale - (표준 편차) 그래프 분포가 얼마나 평평해야 하는지를 나타냅니다. size - 반환된 배열의 모양입니다. 크기 2x3의 랜덤 정규 분포 생성: from numpy import random x = random.normal(size=(2, 3)) print('x = random.normal(size=(2, 3)) : .. 2023. 12. 22. 이전 1 다음
