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1
回答
Python
Scipy
相加
概率
分布
、
、
在给定多个
概率
分布
的情况下,
scipy
(或其他库)中是否有允许我添加
分布
的优化函数?考虑一下这个简单的例子: 假设我有一个6面的骰子和一个20面的骰子,我想知道滚动2到26的
概率
质量函数。from
scipy
.stats import randintimport plotly.express as pxdf = pd.DataFrame({
浏览 23
提问于2021-11-20
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2
回答
如何从
Python
中给定的CDF发行版中进行示例
、
、
、
我想用 1 - e^(-x^2)从
概率
分布
中抽取样本。 在
python
/
scipy
/等中是否有一种方法可以使您从一个
概率
分布
中取样,只给出它的CDF?
浏览 2
提问于2020-03-06
得票数 1
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1
回答
R中的qgeom和
Python
中的
scipy
.stats.geom.ppf有什么不同?
、
、
、
、
我的理解是,这两种方法都应该给出与低尾
概率
相对应的分位数。然而,我得到了不同的结果。例句:- qgeom(0.99,0.5)给出的R值为6,geom.ppf(0.99,0.5)的R值为7。
浏览 2
提问于2019-01-26
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1
回答
Mac上的多元高斯
概率
密度函数
python
、
、
我无法使用
SciPy
及其模块来计算多变量高斯
分布
的
概率
密度函数。我知道有这样的模块,但我无法使用它们(我甚至不能导入
scipy
:我得到的消息是:ImportError: No module named
scipy
)。我想知道是否有任何好的工具或其他方法来计算
python
中多元高斯
分布
的pdf。提前感谢您的帮助!
浏览 1
提问于2014-03-18
得票数 0
2
回答
Python
中的分位数函数
、
、
、
我在
Python
中找不到众所周知的
概率
分布
的分位数函数,它们存在吗?特别地,是否存在反正态
分布
函数?我在Numpy和
Scipy
都找不到任何东西。
浏览 1
提问于2015-08-10
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2
回答
如何在
python
中重现Excel的T.INV.2T?
、
、
我读过很多类似的文章,说Excel的T.INV.2T(probability,degs_Freedom)可以使用
scipy
.stats.t.ppf()在
python
中重现。根据发布的其他答案,我应该使用
scipy
.stats.t.ppf(0.05,58)得到相同的答案,但我没有。我得到-1.672。 你知道我的语法出了什么问题吗?
浏览 37
提问于2021-10-14
得票数 0
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1
回答
scipy
.stats.binom与np.random.binomial的区别
、
、
、
、
我正在学习使用
python
的
概率
分布
,我目前正在研究二项
分布
,我已经看到了
scipy
方法和numpy方法,我试图理解的是,为什么它们有两种不同的输出?但是计算的是同样的事情吗?我也注意到了其他
概率
分布
的相同模式。代码如下: from
scipy
.stats import binomx
浏览 51
提问于2021-09-22
得票数 1
1
回答
如何建立一个卡方
分布
表
、
、
、
我想在
python
中生成一个卡方
分布
表,作为
概率
级别和自由度的函数。给定已知的chi值和自由度,如何计算
概率
是这样的:Out[44]: 0.050011615026579088最终结果应该类似于。
浏览 5
提问于2015-08-30
得票数 7
1
回答
计算这些
概率
的公式是什么?
、
从包中随机选择一颗红色大理石的
概率
是0.6。从袋子中随机抽取6个大理石样本(样本具有适当的二项式
分布
)。这些弹珠中有两个或更少是红色的
概率
是多少?
浏览 2
提问于2020-04-01
得票数 1
1
回答
Python
中数据集与非标准
概率
分布
的比较
、
、
、
、
我有一些大的数据集,用来创建非标准的
概率
分布
(使用numpy.histogram来存储数据,使用
scipy
.interpolate的interp1d函数来插值产生的曲线),我还创建了一个函数,可以使用
scipy
.stats为了做到这一点,我收集到,我需要使用某种非参数统计分析,即看一组数据是否是从提供的
概率
分布
中提取出来的。经过一些研究,安德森-达林测试似乎是理想的,但它在
python
(
scipy
.stats.anderson)中的实现似乎只适用于预
浏览 1
提问于2015-05-26
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1
回答
Gumbel半
分布
、
、
、
、
我已经使用下面的代码在
python
中使用
scipy
生成了一个
概率
密度函数: import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(data, gumbel_l.pdf(data)) plt.show() 我的问题是,是否有一种方法可以得到这种
分布
的单尾
分布
,也就是
分布
的左侧,既可以生成它,也可以拟合pdf
浏览 15
提问于2021-04-16
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1
回答
测量两个
概率
函数重叠的Kullback-Lieber散度
、
、
、
import matplotlib.pyplot as pltimport
scipy
.stats b,x,y,p = plt.hist2d(B_x,B_y, bins = 100) div =
scipy
.stats.entropy
浏览 0
提问于2018-05-03
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1
回答
如何计算联合
分布
的熵?
、
、
、
有两个随机变量X和Y及其联合
概率
Posterior_P(离散,2D-数组),利用得到后验
概率
熵,由于默认轴= 0,它返回维数为len(X)的数组。我对熵完全陌生,所以如果我混淆了某些定义,请纠正我。
浏览 1
提问于2018-06-25
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1
回答
在
scipy
中rv_frozen对象是什么意思?
、
、
我正在编写
Python
脚本,用于查找超几何
分布
的
概率
。当我在
scipy
中使用hypergeom()函数时,它显示如下:我用谷歌搜索了一下,但找不到任何有用的东西
浏览 1
提问于2015-08-17
得票数 8
1
回答
使用
scipy
,matplotlib对数据进行多模态
分布
拟合
、
、
、
、
我有一个数据集,我想要拟合到一个已知的
概率
分布
。目的是在数据生成器中使用拟合的PDF -这样我就可以从已知的(拟合的) PDF中采样数据。数据将用于模拟目的。目前,我只是从正态
分布
中抽样,这与实际数据不一致,因此模拟结果不准确。我的第一个想法是将其拟合为威布尔
分布
,但数据实际上是多模态的(附图)。所以我想我需要组合多个
分布
,然后将数据拟合到结果dist中,对吗?也许结合高斯
分布
和威布尔
分布
? 如何将
scipy
fit()函数用
浏览 3
提问于2015-10-16
得票数 8
1
回答
蟒蛇的标准正态
分布
、
、
我希望在
python
中创建一个标准正态
分布
(mean=0,Std Deviation=1)曲线,然后在左、右和z-得分中间的阴影区域。我还想打印z得分和与阴影区域相关联的
概率
。例如,我感兴趣的阴影区域是:
概率
(z> 0.75)
概率
(-0.75<z< 0.75)我使用下面的线条来创建标准的正态
分布
曲线。如何为相关的z-分数添加阴影区域,并打印z-分数和
概率
?import
浏览 1
提问于2017-09-23
得票数 5
回答已采纳
1
回答
极小值函数积分对数的数值稳定计算
、
、
、
、
如果我有一个随机数Z,定义为,X和Y,那么Z的
概率
分布
就是X和Y
概率
分布
的卷积。卷积基本上是
分布
函数乘积的积分。卷积中的积分往往没有解析解,因此必须用基本的求积算法来计算。伪码:对于一个具体的例子,可以使用以下
Python
/
Scipy
代码计算正态
分布
变量X和日志正态
分布
变量Y的和Y: fr
浏览 5
提问于2017-11-29
得票数 6
回答已采纳
2
回答
Python
中的一维Wasserstein距离
、
、
、
、
下面的公式是在源
分布
和目标
分布
,x和y (也称为边缘
分布
)为1D,即是向量时,Wasserstein距离/最优传输的一个特例。import numpy as npx = randn(n) y =
浏览 1
提问于2020-12-07
得票数 3
回答已采纳
1
回答
R的曲线函数,但在
Python
中,用于绘制连续
分布
、
、
、
、
下面是R中curve function的example, curve(dgamma(x, 3, .1), add=T, lwd=2, col="orange"), 绘制了dgamma连续
分布
的
概率
密度函数曲线与
Python
语言中的dgamma等效的是
scipy
.stats.dgamma。 如何在
Python
中为相同的
分布
绘制相同的曲线?我更喜欢这一点,而不是拟合核密度估计器(KDE),后者往往不准确。
浏览 14
提问于2021-01-08
得票数 0
1
回答
在
SciPy
中创建自定义
概率
分布
以从中抽取随机样本
、
、
、
我希望使用montecarlo类型的模拟来总结任意数量的
概率
分布
。我想随机抽样某事物的连续
分布
,并将它们添加到其他连续
分布
的其他随机样本中,最终得到它们组合的
概率
分布
。
分布
本身是经验的-它们不是一个函数,而是P99 = 2.4,P90 = 7.12,P50 = 24.53,P10 = 82.14等等(实际上有很多这样的点)。
分布
或多或少是对数正态
分布
,所以如果有必要的话,将它们近似为对数正态
分布
可能会很好。但我如何才
浏览 0
提问于2013-04-18
得票数 8
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