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Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布

NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布

1、逻辑斯谛分布

用逻辑斯谛分布来描述增长。

在逻辑回归,神经网络等机器学习中广泛使用。

它具有三个参数:

loc-平均值,即峰值所在的位置。 默认值0。

scale-标准偏差,分布的平坦度。 默认值1。

size-返回数组的形状。

例如:

从均值1和stddev 2.0的逻辑分布中抽取2x3个样本:

from numpy import randomx = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))print(x)

2、逻辑斯谛分布可视化

例如:

from numpy import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)plt.show()

 Result

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3、逻辑斯谛分布和正态分布的区别

两种分布几乎相同,但逻辑分布的尾部区域更大。 即。 它表示发生事件的可能性远非均值。

对于较高的尺度值(标准差),正态分布和逻辑斯谛分布除了峰值外几乎相同。

例如: 

from numpy import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False, label='normal')sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False, label='logistic')plt.show()

Result

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