1 派森
中的 numpy.random.standard_cauchy()
原文:https://www . geesforgeks . org/numpy-random-standard _ Cauchy-in-1 python/
借助numpy . random . standard _ cauchy()方法，我们可以看到从一个标准的 Cauchy 分布中得到随机样本并返回随机样本。
标准柯西分布
语法:numpy . random . standard _ Cauchy(size = None)
返回:将随机样本作为 numpy 数组返回。
示例#1 :
在这个例子中我们可以看到，通过使用numpy . random . standard _ cauchy()方法，我们能够获得标准 Cauchy 分布的随机样本，并从中生成随机样本。
蟒蛇 3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using standard_cauchy() method
gfg = np.random.standard_cauchy(100000)
gfg = gfg[(gfg>-25) & (gfg<25)]
plt.hist(gfg, bins = 100, density = True)
plt.show()
输出:
例 2 :
蟒蛇 3
# import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Using standard_cauchy() method
gfg = np.random.standard_cauchy(100000)
gfg1 = np.random.power([gfg>0], 100000)
plt.hist(gfg1, bins = 100, density = True)
plt.show()
输出:
