La manipulation de la numpy.aléatoire.distribution exponentielle en Python

Je suis en train de créer un tableau de nombres aléatoires à l'aide de Numpy aléatoire de distribution exponentielle. J'ai cela fonctionne très bien, cependant j'ai une exigence supplémentaire pour mon projet et qui est la capacité à spécifier avec précision le nombre d'éléments du tableau ont une certaine valeur.

Laissez-moi vous expliquer (le code est ci-dessous, mais je vais essayer d'expliquer ici): - je générer mon aléatoire exponentielle de la distribution et de tracer un histogramme des données, en produisant une jolie courbe exponentielle. Ce que je veux vraiment être en mesure de faire est d'utiliser une variable pour spécifier l'ordonnée à l'origine de cette courbe (point où la courbe rencontre l'axe des y). Je peux réaliser cela dans une base en changeant le nombre de bacs de rangement dans mon histogramme, mais cela ne change que le terrain et non les données d'origine.

J'ai inséré les os de mon code ici. Pour donner le contexte, je suis en train de créer l'exponentielle disque d'une galaxie, d'où l'ensemble aléatoire je veux générer un tableau de rayons et de la variable que je veux être en mesure de préciser le nombre de densité dans le centre de la galaxie:

import numpy as N
import matplotlib.pyplot as P

n = 1000    
scale_radius = 2
central_surface_density = 100 #I would like this to be the controlling variable, even if it's specification had knock on effects on n.

radius_array = N.random.exponential(scale_radius,(n,1))     

P.figure()    
nbins = 100
number_density, radii = N.histogram(radius_array, bins=nbins,normed=False)
P.plot(radii[0:-1], number_density)
P.xlabel('$R$')
P.ylabel(r'$\Sigma$')
P.ylim(0, central_surface_density)
P.legend()      
P.show()

Ce code crée l'histogramme suivant:

La manipulation de la numpy.aléatoire.distribution exponentielle en Python

Donc, pour résumer, je voudrais être en mesure de préciser où cette parcelle intercepte l'axe des y en contrôlant comment j'ai généré les données, non pas en changeant la façon dont l'histogramme a été tracée.

Toute aide ou des demandes de clarification serait très apprécié.

OriginalL'auteur user2111574 | 2013-02-26

  1. 7

    Selon les docs pour numpy.aléatoire.exponentielle, le paramètre d'entrée de la bêta, est de 1/lambda pour la définition de la exponentielle décrits dans wikipedia.

    Ce que vous voulez, c'est cette fonction évaluée à f(x=0)=lambda=1/beta. Donc dans un normée de la distribution, de la y-intercept doit juste être l'inverse de la fonction numpy:

    import numpy as np
import pylab as plt

target = 250
beta = 1.0/target

Y = np.random.exponential(beta, 5000)
plt.hist(Y, normed=True, bins=200,lw=0,alpha=.8)
plt.plot([0,max(Y)],[target,target],'r--')
plt.ylim(0,target*1.1)
plt.show()

    La manipulation de la numpy.aléatoire.distribution exponentielle en Python

    Oui l'ordonnée à l'origine de la histogramme va changer avec différentes tailles de bac, mais cela ne veut pas dire quoi que ce soit. La seule chose que vous pouvez raisonnablement parler ici est le sous-jacent de distribution de probabilité (d'où le normed=true)

    C'est précisément ce dont j'avais besoin. Je vous remercie beaucoup.
    Si vous ne savez pas ce n'est normé=true do, check ici: docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/... Fondamentalement, il s'parcelles "la valeur de la fonction de densité de probabilité à la poubelle, normalisé de sorte que l'intégrale sur la plage est de 1"

    OriginalL'auteur Hooked