numpy.random.triangular¶

numpy.random.triangular(left, mode, right, size=None)¶

从间隔的三角形分布中提取样本 [left, right] .

三角形分布是一个连续的概率分布，有左下限、模式峰值和右上限。与其他分布不同，这些参数直接定义PDF的形状。

参数:

参数:	left : 浮点数或类似浮点数的数组下限。 mode : 浮点数或类似浮点数的数组分布出现峰值的值。该值应满足条件 `left <= mode <= right` . 正确的 : 浮点数或类似浮点数的数组上限，应大于 left . 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 `left` ， `mode` 和 `right` 都是鳞片。否则， `np.broadcast(left, mode, right).size` 取样。
返回:	out : ndarray或scalar 从参数化三角分布中提取样本。

left : 浮点数或类似浮点数的数组: 下限。
mode : 浮点数或类似浮点数的数组: 分布出现峰值的值。该值应满足条件 left <= mode <= right .
正确的 : 浮点数或类似浮点数的数组: 上限，应大于 left .
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 left ， mode 和 right 都是鳞片。否则， np.broadcast(left, mode, right).size 取样。

笔记

三角形分布的概率密度函数是

p（x；l，m，r）=begin cases frac 2（x-l）（r-l）（m-l）&text对于$lleq xleq m$，\frac 2（r-x）（r-l）（r-m）&text对于$mleq xleq r$，\0&text否则。{{案件}}

三角分布常被用于定义不清的问题中，这些问题的基本分布是未知的，但存在一些关于极限和模式的知识。通常用于模拟。

工具书类

[1]	维基百科，“三角形分布”https://en.wikipedia.org/wiki/triangular_distribution

实例

从分布中绘制值并绘制柱状图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> h = plt.hist(np.random.triangular(-3, 0, 8, 100000), bins=200,
...              density=True)
>>> plt.show()