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在 rv_continuous 的文档页面中,我们可以找到一个“自定义”高斯被子类化如下。

from scipy.stats import rv_continuous
import numpy as np

class gaussian_gen(rv_continuous):
    "Gaussian distribution"
    def _pdf(self, x):
        return np.exp(-x**2 / 2.) / np.sqrt(2.0 * np.pi)
gaussian = gaussian_gen(name='gaussian')

反过来,我尝试为以 2 为底的指数分布创建一个类,以模拟一些核衰变:

class time_dist(rv_continuous):
    def _pdf(self, x):
        return 2**(-x)
    
random_var = time_dist(name = 'decay')

这样做的目的是random_var.rvs()为了根据我定义的 pdf 生成随机分布的值样本。但是,当我运行它时,我收到一个 OverflowError,我不太明白为什么。最初我认为这与函数未标准化这一事实有关。但是,我一直对 _pdf 定义进行更改,但无济于事。代码有什么问题,还是这种方法不适合定义此类函数?

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1 回答 1

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根据维基百科,指数分布的 pdf将是:

  • lambda * exp(-lambda*x) 为了x >= 0
  • 0 为了x < 0

因此,可能该功能应更改如下:

from scipy.stats import rv_continuous
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class time_dist(rv_continuous):
    def _pdf(self, x):
        return np.log(2) * 2 ** (-x) if x >= 0 else 0

random_var = time_dist(name='decay')
plt.hist(random_var.rvs(size=500))
plt.show()

直方图

于 2020-12-17T14:13:03.647 回答