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我想自己生成一个有界分布函数。但我在上限中看到了奇怪的行为。这是我的代码:
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import rv_continuous
def gaus(x, mu, sig):
return exp(-0.5*((x-mu)/sig)**2)/(sig*sqrt(2*pi))
class gaussian_gen(rv_continuous):
def _pdf(self, x):
return gaus(x,0.2,0.1)
gaussian = gaussian_gen(a=0.0,b=1)
plt.hist(gaussian.rvs(size=1000),bins=100)
plt.show()
这是情节: when it is centered at 0.2我注意到,当高斯中心靠近边界时,这种行为会增加。有什么问题吗?
最佳答案
方法_pdf()
需要一个在概率密度函数范围内正确归一化的函数。如果[a, b]
范围内的积分不是1
,scipy将PDF的剩余权重置于上限。也就是说,当您的 mu
接近边界时,您开始在 1 处看到此功能。
为了纠正这个问题,我们可以修改该类以存储我们关心的边界之间的 PDF 积分,并将 _pdf()
的返回值除以该值。下面的代码解决了这个问题。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import rv_continuous
from scipy.integrate import quad
def gaus(x, mu, sig):
return np.exp(-0.5*((x-mu)/sig)**2)/(sig*np.sqrt(2*np.pi))
class gaussian_gen(rv_continuous):
def __init__(self, mu, sig, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.mu = mu
self.sig = sig
# Perform integration in the range we care about
self.integral, _ = quad(gaus, self.a, self.b, args=(self.mu, self.sig))
def _pdf(self, x):
# Return the normalized pdf
return gaus(x,self.mu, self.sig) / self.integral
gaussian = gaussian_gen(0.2, 0.2, a=0., b=1.)
plt.hist(gaussian.rvs(size=1000),bins=100)
plt.show()
边缘处表现正确。
关于python - 使用 scipy.stats.rv_continuous 的上限问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59277805/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!