在 Java 中,我通常依赖 org.apache.commons.math3.random.EmpiricalDistribution类执行以下操作:
- 根据观察到的数据得出概率分布。
- 从此分布生成随机值。
是否有提供相同功能的 Python 库?好像scipy.stats.gaussian_kde.resample做了类似的事情,但我不确定它是否实现了与我熟悉的 Java 类型相同的过程。
最佳答案
import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
# This represents the original "empirical" sample -- I fake it by
# sampling from a normal distribution
orig_sample_data = np.random.normal(size=10000)
# Generate a KDE from the empirical sample
sample_pdf = scipy.stats.gaussian_kde(orig_sample_data)
# Sample new datapoints from the KDE
new_sample_data = sample_pdf.resample(10000).T[:,0]
# Histogram of initial empirical sample
cnts, bins, p = plt.hist(orig_sample_data, label='original sample', bins=100,
histtype='step', linewidth=1.5, density=True)
# Histogram of datapoints sampled from KDE
plt.hist(new_sample_data, label='sample from KDE', bins=bins,
histtype='step', linewidth=1.5, density=True)
# Visualize the kde itself
y_kde = sample_pdf(bins)
plt.plot(bins, y_kde, label='KDE')
plt.legend()
plt.show(block=False)
new_sample_data
应该从与原始数据大致相同的分布中提取(在某种程度上 KDE 是原始分布的良好近似值)。
关于Python:从经验分布生成随机值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35434363/