numpy - "force" `scipy.stats.norm.rvs` 可以输出正值吗？

Question

这可能是一个天真的问题，但我找不到任何关于它的帖子，所以我认为问这个问题可能会有用。我找到了一个可能很适合我的数据的分布，但我的所有数据点在现实生活中都是正的(- 不可能的)。

有没有办法强制.rvs只输出正值？

我想到了一些方法，但它们似乎非常占用 CPU，比如创建比我需要的更多的值，然后为所有正值和 np.random.choice 做一个 bool 掩码那些。 有没有更好的方法？

我在文档中没有看到任何关于它的内容:/关于这个: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.norm.html

我找到这个的短语没有产生任何结果: https://stackoverflow.com/search?q=force+scipy+rvs+positive和 https://stackoverflow.com/search?q=scipy+rvs+positive

params = (0.00169906712999, 0.00191866845411)
np.random.seed(0)
stats.norm.rvs(*params, size=10)
array([ 0.0050837 ,  0.00246684,  0.00357694,  0.0059986 ,  0.00528229,
       -0.00017601,  0.00352197,  0.00140866,  0.00150102,  0.00248687])

Answer 1

您似乎在寻找 truncnorm : 截断正态连续随机变量。

例如，尝试:

>>> from scipy import stats
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0)
>>> params = (0.00169906712999, 0.00191866845411)
>>> params[0] + stats.truncnorm.rvs(-params[0]/params[1], np.infty, size=10, scale=params[1])
array([ 0.00235414,  0.00310856,  0.00258259,  0.00233789,  0.00185298,
        0.00277454,  0.00190764,  0.00429671,  0.00532165,  0.00169576])

stats.truncnorm.rvs 的前两个参数是截断限制。因为这些是针对正态 分布计算的(平均值=0 标准差=1)，我们必须适本地缩放参数。

我们使用 np.infty 作为范围的上限，因为我们不希望在上限有任何截断。

验证没有一个输出是负的

让我们看看超过 100,000 个样本的输出的最小值和最大值:

>>> np.random.seed(0)
>>> np.min(params[0] + stats.truncnorm.rvs(-params[0]/params[1], np.infty, size=100000, scale=params[1]))
1.9136656654716172e-08
>>> np.max(params[0] + stats.truncnorm.rvs(-params[0]/params[1], np.infty, size=10000, scale=params[1]))
0.0088294835649150548

如您所见，最小值永远不会变为负数。最大值比平均值高出几个标准偏差。