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可以使用scipy将连续随机变量转换为离散变量吗？

如果我初始化scipy.stats.rv_continuous的子类,例如scipy.stats.norm >>> from scipy.stats import norm >>> rv = norm() 在提供范围数之后,我可以将其转换为概率列表,每个元素代表一个值范围的概率吗？ 就像是 –(对于范围-[[-inf,-1),(-1,0),(0,1),(1,inf)]) >>> li [0.1586552

如何使用逆CDF在Python中随机抽样对数正态数据并指定目标百分位数？

我正在尝试从Python的对数正态分布生成随机样本,该应用程序用于模拟网络流量.我想生成这样的样本： >模态采样结果为320(〜10 ^ 2.5) > 80％的样本位于100到1000(10 ^ 2到10 ^ 3)的范围内 我的策略是使用逆CDF(或我相信的Smirnov变换)： >将PDF用于以2.5为中心的正态分布,以计算10 ^ x的P

在Python中用于条件密度估计的工具

我有一个大数据集,每行包含3个属性：A,B,C A列：可以取值1,2和0. B列和C列：可以采用任何值. 我想使用直方图对P(A = 2 | B,C)进行密度估计,并使用python绘制结果. 我不需要代码来做它,我可以尝试自己想出来.我只需要知道我应该使用的程序和工具吗？解决方法:要回答您的全部问题,我们应该采

python – 如何在tensorflow中计算PDF

在Matlab中,我可以使用计算高斯分布的概率密度函数(PDF) x = [0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649] y = normpdf(x,1.0,2.5) 输出： y = 0.1591 0.1595 0.1501 0.1595 0.1579 0.1495 0.1531 0.1570 0.1596 0.1596

linux – 概率排除零后,数组中每个唯一数字(长度未知)的分布

我的部分数据文件看起来像 ifile.txt 1 1 3 0 6 3 0 3 3 5 我想找出除零之外的每个数字的概率.例如P(1)= 2/8; P(3)= 4/8,依此类推 欲望输出 ofile.txt 1 0.250 3 0.500 5 0.125 6 0.125 第1列显示除0和第2列之外的唯一数字显示概率.我正在尝试如下,但看起来非常冗长的想法