我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40,但是这是什么呢?我认为由于正态分布的宽度是0.2,我认为变量的范围应该在-1到1之间,对吗?那么为什么hist显示从-40到40呢?如何知道随机变量的实际范围?谢谢。
我有一个256 x 256布尔数组。这些数组不断变化,设置位实际上是随机分布的。
当许多客户端请求时,我需要向许多客户端发送设置位的当前列表。
以下数字是近似的。
如果我发送每个集合位的坐标:
set bits data transfer (bytes)
0 0
100 200
300 600
500 1000
1000 2000
如果我将距离(从左到右扫描)发送到下一个设置位:
set bits data transfer (bytes)
0
我对一个特定的密度感兴趣,我需要“定期”以一种代表它的形状(而不是随机)的方式对它进行取样。
形式上,f是我的密度函数,F是对应的累积密度函数(F' = f),它的反向函数rF = F^-1确实存在。我有兴趣通过[0, 1]将一个常规示例转换到我的变量域中。类似于:
import numpy as np
uniform_sample = np.linspace(0., 1., 256 + 2)[1:-1] # source sample
shaped_sample = rF(uniform_sample) # this is what I want to get
是否有一种专门的方法可
我已经创建了一个循环,使用处理绘制圆圈,整体形状应该是一个圆。然而,它们主要是靠近X和Y轴。我把它的位置的微积分的角度随机化了,我看不出问题在哪里。
守则如下:
for (int omega = 0; omega<1080; omega++){ //loop for circle creation
radius = (int)random(80); //random radius for each circle
int color1= (int)random(100); //little variation of color for each cir
我需要生成二项式随机数:
例如,考虑二项式随机数。二项式随机数是指硬币的N个掷头数,其概率p为一枚硬币的头数。如果在区间(0,1)上生成N个均匀随机数,并对小于p的数进行计数,则计数是参数N和p的二项式随机数。
在我的例子中,我的N可以从1*10^3到1*10^10,我的p大约是1*10^(-7)。
我的n*p通常在1*10^(-3)左右。
有一个简单的实现可以通过循环生成这样的二项式随机数:
public static int getBinomial(int n, double p) {
int x = 0;
for(int i = 0; i < n; i++) {
我试图从零开始在两个虚构的骰子上实现一个KL发散,但我不确定它是否正确。
通过“如何绘制所有分布的图”,我想知道KL散度是否只是一个数字,还是也是一个分布?
导入
%matplotlib inline
import random
import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
我创建空数组来存储大约5500卷两个不同的假想骰子。
模p以相同的概率滚动1-6 .
模具Q滚动1-4 90%的时间,而滚动5或6,只有10%的时间。(当然,一个工作模具预计会滚动六分之一的时间.)
q = []
p = []
for z in range(500
我必须根据对象的权重/概率从列表中检索随机对象。我已经为这个问题找到了不同的解决方案,但我想分享另一种方法,以了解它是否是一个好的方法,或者如何改进它。
我们应该假设对象的权重/概率将是一个介于0和1之间的浮点值。
首先,列表中的对象应该实现一个“加权”接口:
public interface Weighted {
public float getWeight();
}
然后我们应该这样扩展ArrayList:
public class RandomWeightedList<T extends Weighted> extends ArrayList<T>{