scipy.stats.rv_histogram

class scipy.stats.rv_histogram(histogram, *args, **kwargs)

生成由直方图给出的分布。这对于从入库数据样本生成模板分布很有用。

作为 rv_continuous 班级, rv_histogram 从它继承泛型方法的集合(请参见 rv_continuous 用于完整列表)，并基于所提供的入库数据样本的属性来实现它们。

参数

histogram类似数组的元组

包含两个类似数组的对象的元组，第一个包含n个条柱的内容，第二个包含(n+1)个条柱边界，特别是返回值np。接受直方图

注意事项

除了锁定和缩放之外，没有其他形状参数。pdf被定义为来自所提供的直方图的逐步函数，cdf是pdf的线性插值。

0.19.0 新版功能.

示例

从数字直方图创建scipy.stats分布

>>> import scipy.stats
>>> import numpy as np
>>> data = scipy.stats.norm.rvs(size=100000, loc=0, scale=1.5, random_state=123)
>>> hist = np.histogram(data, bins=100)
>>> hist_dist = scipy.stats.rv_histogram(hist)

行为类似于普通的Scipy RV_连续分布

>>> hist_dist.pdf(1.0)
0.20538577847618705
>>> hist_dist.cdf(2.0)
0.90818568543056499

PDF在直方图的最高(最低)条柱(由原始数据集的最大(最小)定义)上方(下方)为零

>>> hist_dist.pdf(np.max(data))
0.0
>>> hist_dist.cdf(np.max(data))
1.0
>>> hist_dist.pdf(np.min(data))
7.7591907244498314e-05
>>> hist_dist.cdf(np.min(data))
0.0

PDF和CDF遵循直方图

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> X = np.linspace(-5.0, 5.0, 100)
>>> plt.title("PDF from Template")
>>> plt.hist(data, density=True, bins=100)
>>> plt.plot(X, hist_dist.pdf(X), label='PDF')
>>> plt.plot(X, hist_dist.cdf(X), label='CDF')
>>> plt.show()

属性

random_state

获取或设置用于生成随机变量的生成器对象。

方法：

__call__ \(*args, * *kwds)	冻结给定参数的分布。
cdf \(X，*args, * *kwds)	给定房车的累积分布函数。
entropy \(*args, * *kwds)	房车的微分熵。
expect \([func, args, loc, scale, lb, ub, ...] )	通过数值积分计算函数相对于分布的期望值。
fit \(数据，*args, * *kwds)	从数据中返回形状(如果适用)、位置和比例参数的估计值。
fit_loc_scale \(数据，*参数)	使用一阶矩和二阶矩从数据中估计锁定和缩放参数。
freeze \(*args, * *kwds)	冻结给定参数的分布。
interval \(字母，*args, * *kwds)	中位数附近面积相等的置信区间。
isf \(q，*args, * *kwds)	逆生存函数(逆 sf )在给定房车的Q。
logcdf \(X，*args, * *kwds)	给定房车x处的累积分布函数的对数。
logpdf \(X，*args, * *kwds)	给定RV的x处的概率密度函数的对数。
logsf \(X，*args, * *kwds)	给定房车的生存函数的日志。
mean \(*args, * *kwds)	分布的平均值。
median \(*args, * *kwds)	分布的中位数。
moment \(n，*args, * *kwds)	n阶非中心分布矩。
nnlf \(θ，x)	负对数似然函数。
pdf \(X，*args, * *kwds)	给定房车x处的概率密度函数。
ppf \(q，*args, * *kwds)	百分点数函数(与 cdf )在给定房车的Q。
rvs \(*args, * *kwds)	给定类型的随机变量。
sf \(X，*args, * *kwds)	生存函数(1- cdf )在给定RV的x处。
stats \(*args, * *kwds)	给定房车的一些统计数据。
std \(*args, * *kwds)	分布的标准差。
support \(*args, * *kwargs)	对发行版的支持。
var \(*args, * *kwds)	分布的方差。

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