如何解决重新映射点以增长指数分布
我试图从当前范围为0到1的数组中获取数据点,并根据一些不同的分布重新映射它们。例如,我将数据重新映射为衰减指数(lambda * e ^(-lambda * x)),其标准偏差为.06以下。
# Import the packages I need
from pyDOE import lhs
from scipy.stats.distributions import norm
from scipy.stats.distributions import expon
import matplotlib.pyplot as plt
# CREATING THE LHC
n = 3 # The number of parameters to generate. Columns
samples = 40 # The number of sample points for each parameter. Rows
criterion = 'maximin' # The spacing between pararameters. maximin for our purposes
lhd = lhs(n,samples=samples,criterion=criterion) # Making the Latin-Hyper-Square
# print(lhd) # Show the array
# plt.hist(lhd,bins=20) # Plot the array
# Trying the transformation with exponentials
lhd1 = lhd # Create an identical array so I can compare and contrast
mean = [0]
stdv = [.06]
for i in range(n):
lhd1[:,i] = expon(loc=mean,scale=stdv).ppf(lhd1[:,i])
print(lhd1) # Show the Transformed array
plt.hist(lhd1,bins=20) # Plot the array
我想做同样的事情,但是要增加指数(lambda * e ^(lambda * x))。我在网上和文档中都能找到的所有信息都在谈论衰减的指数概率分布,但是关于正指数几乎没有任何内容。
我可以只更改“指数”分布吗?我应该使用另一个发行版吗?欢迎任何建议。
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