python统计函数库scipy.stats的用法解析

背景

总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。

正态分布

以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。

1.生成服从指定分布的随机数

norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))

In [4]: import numpy as np
In [5]: import scipy.stats as st
In [6]: st.norm.rvs(loc = 0,scale = 0.1,size =10)
Out[6]:
array([ 0.12259875, 0.07001414, 0.11296181, -0.00630321, -0.04377487,
0.00474487, -0.00728678, 0.03860256, 0.06701367, 0.03797084])
In [7]:
In [9]: st.norm.rvs(loc = 3,scale = 10,size=(2,2))
Out[9]:
array([[-13.26078265, 0.88411923],
[ 5.14734849, 17.94093177]])
In [10]:

2.求概率密度函数指定点的函数值

stats.norm.pdf正态分布概率密度函数。

In [33]: st.norm.pdf(0,loc = 0,scale = 1)
Out[33]: 0.3989422804014327
In [34]: st.norm.pdf(np.arange(3),loc = 0,scale = 1)
Out[34]: array([ 0.39894228, 0.24197072, 0.05399097])
In [35]:

3.求累计分布函数指定点的函数值

stats.norm.cdf正态分布累计概率密度函数。

In [52]: st.norm.cdf(0,loc=3,scale=1)
Out[52]: 0.0013498980316300933
In [53]: st.norm.cdf(0,0,1)
Out[53]: 0.5
In [54]:

4.累计分布函数的逆函数

stats.norm.ppf正态分布的累计分布函数的逆函数，即下分位点。

In [59]: z05 = st.norm.ppf(0.05)
In [60]:
In [60]: z05
Out[60]: -1.6448536269514729
In [61]: st.norm.cdf(z05)
Out[61]: 0.049999999999999975
In [62]:

通用函数

stats连续型随机变量的公共方法：

名称 备注
rvs 产生服从指定分布的随机数
pdf 概率密度函数
cdf 累计分布函数
sf 残存函数（1-CDF）
ppf 分位点函数（CDF的逆）
isf 逆残存函数（sf的逆）
fit 对一组随机取样进行拟合，最大似然估计方法找出最适合取样数据的概率密度函数系数。

*离散分布的简单方法大多数与连续分布很类似，但是pdf被更换为密度函数pmf。

常见分布

可能用到的分布对照表

名称 含义
beta beta分布
f F分布
gamma gam分布
poisson 泊松分布
hypergeom 超几何分布
lognorm 对数正态分布
binom 二项分布
uniform 均匀分布
chi2 卡方分布
cauchy 柯西分布
laplace 拉普拉斯分布
rayleigh 瑞利分布
t 学生T分布
norm 正态分布
expon 指数分布

以上这篇python统计函数库scipy.stats的用法解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python 非线性规划方式(scipy.optimize.minimize)

    一.背景: 现在项目上有一个用python 实现非线性规划的需求.非线性规划可以简单分两种,目标函数为凸函数 or 非凸函数. 凸函数的 非线性规划,比如fun=x^2+y^2+x*y,有很多常用的python库来完成,网上也有很多资料,比如CVXPY 非凸函数的 非线性规划(求极值),从处理方法来说,可以尝试以下几种: 1.纯数学方法,求导求极值: 2.使用神经网络,深度学习来处理,可参考反向传播算法中链式求导的过程: 3.寻找一些python库来做,本文介绍scipy.optimize.mi

  • python安装scipy的方法步骤

    python安装scipy的方法步骤

    Scipy高级科学计算库:和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算.统计分析,所以可以说是基于Numpy之上了. Scipy库的安装 pip install scipy Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法等等.SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大,应用领域也更为广泛的科学计算包.正是出于这个原因,SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行. SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在Numpy之上.

  • python统计函数库scipy.stats的用法解析

    背景 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布 以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy a

  • Python log模块logging记录打印用法解析

    这篇文章主要介绍了Python log模块logging记录打印用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 日志基础教程 日志是对软件执行时所发生事件的一种追踪方式.软件开发人员对他们的代码添加日志调用,借此来指示某事件的发生.一个事件通过一些包含变量数据的描述信息来描述(比如:每个事件发生时的数据都是不同的).开发者还会区分事件的重要性,重要性也被称为 等级 或 严重性 什么时候使用日志 对于简单的日志使用来说日志功能提供了一系列

  • Python wxPython库消息对话框MessageDialog用法示例

    Python wxPython库消息对话框MessageDialog用法示例

    本文实例讲述了Python wxPython库消息对话框MessageDialog用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 消息对话框即我们平时说的Messagebox,看看它的原型,下面是wxWidgets中的原型定义,C++风格,与python风格的区别就是wx前缀与后面名称直接相连,例如wxMessageDialog,在wxpython中使用时就是wx.MessageDialog wxMessageDialog(wxWindow* parent, const wxString& messag

  • Python wxPython库Core组件BoxSizer用法示例

    Python wxPython库Core组件BoxSizer用法示例

    本文实例讲述了Python wxPython库Core组件BoxSizer用法.分享给大家供大家参考,具体如下: wx.BoxSizer: box = wx.BoxSizer(integer orient) The orientation can be wx.VERTICAL or wx.HORIZONTAL box.Add(wx.Window window, integer proportion=0, integer flag = 0, integer border = 0) 参数解读: 1.

  • Python jieba库分词模式实例用法

    在中文分词中,jiebe库是最为常见的,主要的原因还是它独特的支持分词模式如:精确模式.全模式.搜索引擎模式.也对应着三种方式,包括jieba.cut()方法.jieba.lcut()方法.jieba.cut_for_search()方法.下面就为大家实例操作这些分词模式,以及方法的使用,一起来了解下吧. 全模式: import jieba seg_list = jieba.cut("南京市长江大桥欢迎你.", cut_all=True) print(type(seg_list),se

  • Python标准库中的logging用法示例详解

    Python标准库中的logging用法示例详解

    目录 1.logging的介绍 2.简单用法示例 3.日志级别 4.打印格式的各个参数 5.日志输出到指定文件 6.日志回滚(按照文件大小滚动) 7.日志回滚(按照时间滚动) 1.logging的介绍 logging是Python标准库中记录常用的记录日志库,通过logging模块存储各种格式的日志,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等. 2.简单用法示例 首先创建一个logger.py的文件,其里面的代码如下所示: import logging # 1.创

  • Python标准库之typing的用法(类型标注)

    Python标准库之typing的用法(类型标注)

    PEP 3107引入了功能注释的语法,PEP 484 加入了类型检查 标准库 typing 为类型提示指定的运行时提供支持. 示例: def f(a: str, b:int) -> str: return a * b 如果实参不是预期的类型: 但是,Python运行时不强制执行函数和变量类型注释.使用类型检查器,IDE,lint等才能帮助代码进行强制类型检查. 使用NewType 创建类型 NewType() 是一个辅助函数,用于向类型检查器指示不同的类型,在运行时,它返回一个函数,该函数返回其

  • Python性能分析工具py-spy原理用法解析

    Py-Spy介绍 引用官方的介绍: Py-Spy是Python程序的抽样分析器. 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间,整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码. Py-Spy的开销非常低:它是用Rust编写的,速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行. 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析. github:https://github.com/benfred/py-spy 安装 pip install py-spy

  • Python标准库shutil模块使用方法解析

    shutil.rmtee 删除目录及以内的所有文件. import shutil shutil.rmtree(r'D:\python\222') #包括222在内的所有文件全部删除. shutil.move 重命名文件或文件夹 import shutil shutil.move(源名称,更改后名称) import shutil shutil.move(r'D:\python\b.log',r'D:\python\a.log') shutil.make_archive 压缩文件 import sh

  • Python代码执行时间测量模块timeit用法解析

    1.timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段python代码的执行速度 class timeit.Timer(stmt = 'pass',setup = 'pass',timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类 stmt参数是要测试的代码语句(statment); setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关(windows,unix,linux,mac). timeit.timer(number =

随机推荐