Мобильная версияПри случайной генерации случайных чисел с использованием пакета numpy.random и пакета scipy.stats, почему гистограмма (суммарные вероятности), сгенерированная первым пакетом, имеет такие большие значения с максимумом около 4, тогда как последняя гистограмма более разумна с максимумом намного меньше 1.
Предполагается, что сумма распределений вероятностей равна только 1, при этом ни одна индивидуальная вероятность не превышает 1. Несмотря на то, что генератор scipy выглядит более ручным, его сумма все равно не равна 1. Как я могу сделать и то, и другое? генераторы из numpy.random и scipy.stats ведут себя одинаково, т.е. не имеют ни одной вероятности, превышающей максимум 1?
импортировать numpy как np импортировать панд как pd из numpy.random импортировать rand, randn из scipy.stats норма импорта, Джонсонсу п = 100 x = randn(n)*.1 y = johnsonsu.rvs(a = 2,55, b = 2,25, размер = n) для меня в [x, y]: печать (сумма (я)) pd.Series(i).plot.kde() Помимо графика, результаты одного прогона показывают, что суммы случайно сгенерированных векторов сильно различаются:
0.9035925193845973 -144.49886490879146
