PYTHON ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Экспоненциальное распределение в Python – это один из способов моделирования процессов, которые происходят в реальном времени с определенной вероятностью. Оно используется во многих задачах, связанных с анализом данных, имитационным моделированием и прогнозированием.

В Python для работы с экспоненциальным распределением можно использовать модуль numpy.random, который предоставляет генераторы случайных чисел и функции для работы с ними.

Пример генерации 10 случайных чисел из экспоненциального распределения с параметром lambda=0.5:

import numpy as np
data = np.random.exponential(scale=1/0.5, size=10)
print(data)


В этом примере мы импортируем модуль numpy, затем вызываем функцию random.exponential с параметрами scale и size.

Параметр scale определяет параметр lambda распределения (выраженный как 1/lambda), а параметр size – количество генерируемых случайных чисел.

Полученный массив data будет содержать 10 случайных чисел, сгенерированных из экспоненциального распределения с параметром lambda=0.5.

Распределение Гаусса.

Скользящая средняя. Экспоненциальная. (ПОЛНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ)

Показательное распределение

Потоки в Python за 5 минут

Асинхронность в Python: GIL, Treading, Async, FastAPI. Понимание основ асинхронности в Python.

Математическая статистика на python

Новые материалы:

• Переменные в python
• Многомерная интерполяция python
• Как увеличить глубину рекурсии в python
• Asgi py django для чего
• Python разведочный анализ данных
• Нужна ли математика для python
• Метод getattr python
• Python алгоритмы и структуры данных
• Дано двузначное число определить какая из его цифр больше python
• Python пустой символ
• Как проверить входит ли число в диапазон python