Question

如何使用x，mode=0和lower limit=-1从连续的三角形分布中绘制并获取特定值upper limit=1的CDF。我无法理解如何设置参数。我希望在numpyp.random.triangular(left=-1, mode=0, right=1)中相当于执行Scipy。

我尝试了以下但我不确定这是否是我所追求的。

scipy.stats.triang.cdf([-1,-0.5,0,0.5,1], c=0.5, loc=-1, scale=2)并获得了array([ 0, 0.125, 0.5, 0.875, 1.])这似乎是正确的。

我不能为什么

scipy.stats.triang.expect(func=lambda x: x, c = 0.5, loc=0.5, scale=1)

正在生成错误消息

_argcheck() missing 1 required positional argument: 'c'

虽然提供了c参数。

Answer 1

看起来你的CDF功能参数是正确的。一般情况下，如果您left使用了mode，right和numpy.random.triangular，则可以使用

将这些参数转换为scipy.stats.triang

c = (mode - left) / (right - left)
loc = left
scale = right - left

expect方法的参数可能令人困惑。你试过这个：

scipy.stats.triang.expect(func=lambda x: x, c = 0.5, loc=0.5, scale=1)

正确的电话是

In [91]: triang.expect(lambda x: x, (0.5,), loc=0.5, scale=1)
Out[91]: 1.0

第二个参数是一个包含形状参数的元组，在本例中是形状元组(c,)。形状参数没有单独的关键字参数。

要从宽度为2的中心为0的三角形分布中绘制样本，请使用rvs scipy.triang方法，c=0.5，loc=-1和{{1} }。例如，以下绘制了10个样本：

scale=2

从python Scipy中的连续三角形分布绘制

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