我有两组采样，一组呈指数分布，第二组为 Bernoli(我使用 scipy.stats.expon 和 scipy.stats.bernoulli 来拟合我的数据)。
基于这些采样，我想创建两个随机生成器，这将使我能够从两个分布中采样数字。
有什么替代方法可以做到这一点？
如何找到创建随机生成器的正确参数？
最佳答案
使用 rvs 方法通过估计参数生成样本。例如，假设 x 保存我的初始数据。
In [56]: x
Out[56]:
array([ 0.366, 0.235, 0.286, 0.84 , 0.073, 0.108, 0.156, 0.029,
0.11 , 0.122, 0.227, 0.148, 0.095, 0.233, 0.317, 0.027])
使用scipy.stats.expon来拟合此数据的指数分布。我假设我们对位置参数为 0 的常见情况感兴趣，因此我在 fit 调用中使用 floc=0。
In [57]: from scipy.stats import expon
In [58]: loc, scale = expon.fit(x, floc=0)
In [59]: scale
Out[59]: 0.21076203455218898
现在使用这些参数生成随机样本。
In [60]: sample = expon.rvs(loc=0, scale=scale, size=8)
In [61]: sample
Out[61]:
array([ 0.21576877, 0.23415911, 0.6547364 , 0.44424148, 0.07870868,
0.10415167, 0.12905163, 0.23428833])
关于python-2.7 - 给定所需的分布和经验采样生成随机数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36789408/