numpy.random.RandomState.vonmises

RandomState.vonmises(mu, kappa, size=None)

从von Mises分布绘制样本。

样品从具有指定模式(mu)和色散(kappa)的von Mises分布在间隔[-pi,pi]上绘制。

von Mises分布(也称为圆形正态分布)是单位圆上的连续概率分布。它可以被认为是正态分布的圆形模拟。

参数:

mu:float

模式(“中心”)的分布。

kappa:float

分布的分散,必须> = 0。

size:int或tuple的整数,可选

输出形状。如果给定形状是例如(m, n, k),则 m * n * k默认值为None,在这种情况下返回单个值。

返回:

samples:scalar或ndarray

返回的样本,在区间[-pi,pi]。

也可以看看

scipy.stats.distributions.vonmises
概率密度函数,分布或累积密度函数等。

笔记

von Mises分布的概率密度为

其中\mu是模式和\kappa离散,并且I_0(\kappa)是阶数0的修改的贝塞尔函数。

冯米塞斯以理查德·埃德勒·冯·米塞斯的名字命名,他出生于奥地利 - 匈牙利,现在是乌克兰。他于1939年逃往美国,成为哈佛大学的教授。他在概率论,空气动力学,流体力学和科学哲学工作。

参考文献

[R199]Abramowitz,M。和Stegun,I。一个。(Eds。)。“Handbook of Mathematical Functions with Formula,Graphs,and Mathematical Tables,9th printing,”New York:Dover,1972。
[R200]von Mises,R.,“Mathematical Theory of Probability and Statistics”,New York:Academic Press,1964。

例子

从分布绘制样本:

>>> mu, kappa = 0.0, 4.0 # mean and dispersion
>>> s = np.random.vonmises(mu, kappa, 1000)

显示样本的直方图,以及概率密度函数:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.special import i0
>>> plt.hist(s, 50, normed=True)
>>> x = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=51)
>>> y = np.exp(kappa*np.cos(x-mu))/(2*np.pi*i0(kappa))
>>> plt.plot(x, y, linewidth=2, color='r')
>>> plt.show()

源代码pngpdf

../../_images/numpy-random-RandomState-vonmises-1.png