numpy.random.Generator.standard_exponential

方法

random.Generator.standard_exponential(size=None, dtype=np.float64, method='zig', out=None)

从标准指数分布中提取样本。

standard_exponential 与比例参数为1的指数分布相同。

参数

sizeint或int的元组，可选

输出形状。如果给定的形状是，例如， (m, n, k) 然后 m * n * k 取样。默认值为无，在这种情况下返回单个值。

dtype可选类型

仅限所需的结果数据类型 float64 和 float32 支持。字节顺序必须是本机的。默认值为第64页.

method可选的STR

“inv”或“zig”inv'使用默认的反向CDF方法。'zig'使用了Marsaglia和Tsang的更快的Ziggurat方法。

outndarray，可选

放置结果的备用输出数组。如果size不是None，则它必须与提供的大小具有相同的形状，并且必须与输出值的类型匹配。

返回

out浮动还是日积月累

绘制样品。

实例

输出3x8000阵列：

>>> n = np.random.default_rng().standard_exponential((3, 8000))

numpy.random.Generator.standard_cauchy numpy.random.Generator.standard_gamma