numpy.random.rayleigh

numpy.random.rayleigh(scale=1.0, size=None)

从瑞利分布中提取样本。

这个 \chi 威布尔分布是瑞利分布的推广。

参数:

规模 : 浮点数或类似浮点数的数组，可选

比例，也等于模式。应大于等于0。默认值为1。

size : int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。如果尺寸是 None （默认），如果 scale 是标量。否则， np.array(scale).size 取样。

返回:

out : ndarray或scalar

从参数化瑞利分布中提取样本。

笔记

瑞利分布的概率密度函数是

p（x；scale）=frac x scale^2 e frac-x^2 2cdotp scale^2

例如，如果风速的东、北分量具有相同的零平均高斯分布，则会出现瑞利分布。然后风速会有瑞利分布。

工具书类

[1]	Brighton Webs有限公司，“瑞利分销”，https://web.archive.org/web/20090514091424/http://brighton webs.co.uk:80/distributions/rayleigh.asp

[2]	维基百科，“瑞利发行版”https://en.wikipedia.org/wiki/rayleigh_发行版

实例

从分布中绘制值并绘制柱状图

>>> from matplotlib.pyplot import hist
>>> values = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)

波高往往遵循瑞利分布。如果平均波高为1米，那么波的哪一部分可能大于3米？

>>> meanvalue = 1
>>> modevalue = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvalue
>>> s = np.random.rayleigh(modevalue, 1000000)

大于3米的波浪百分比为：

>>> 100.*sum(s>3)/1000000.
0.087300000000000003