numpy.random.logseries¶

numpy.random.logseries(p, size=None)¶

从对数系列分布绘制样本。

Samples are drawn from a log series distribution with specified shape parameter, 0 < p < 1.

参数：	loc：float scale：float> 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：ndarray或scalar 其中值是[0，n]中的所有整数。

参数：

loc：float

scale：float> 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。

samples：ndarray或scalar

其中值是[0，n]中的所有整数。

也可以看看

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

笔记

Log系列分布的概率密度为

其中p =概率。

对数系列分布经常用于表示物种丰富度和发生率，首先由Fisher，Corbet和Williams在1943年提出[2]。它也可以用来模拟汽车中看到的乘客人数[3]。

参考文献

[R237]

Buzas，Martin A. Culver，Stephen J.，Understanding regional species diversity through the log series distribution of occurneces：BIODIVERSITY RESEARCH Diversity＆Distributions，Volume 5，Number 5，September 1999，pp。187-195（9）。

[R238]

费舍尔Corbet和C.B.威廉姆斯。1943. 动物种群的随机样本中物种数量和个体数量之间的关系。动物生态学报，12：42-58。

[R239]

D.J.Hand，F.Daly，D.Lunn，E.Ostrowski，A Handbook of Small Data Sets，CRC Press，1994。

[R240]

维基百科，“对数分布”，http://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic-distribution

例子

从分布绘制样本：

>>> a = .6
>>> s = np.random.logseries(a, 10000)
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s)

＃图与分布

>>> def logseries(k, p):
...     return -p**k/(k*log(1-p))
>>> plt.plot(bins, logseries(bins, a)*count.max()/
             logseries(bins, a).max(), 'r')
>>> plt.show()