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
其中是模式和离散,并且是阶数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()