scipy.stats.trapz() ist eine trapezförmige kontinuierliche Zufallsvariable. Es wird von den generischen Methoden als Instanz der Klasse rv_continuous geerbt . Es vervollständigt die Methoden mit Details, die für diese bestimmte Distribution spezifisch sind.

Parameter:

q: untere und obere Schwanzwahrscheinlichkeit
x: Quantile
loc: [optional] Standortparameter. Standard = 0
Skala: [optional] Skalierungsparameter. Standard = 1
Größe: [Tupel von Ints, optional] Form oder zufällige Variablen.
Momente: [optional] bestehend aus Buchstaben ['mvsk']; 'm' = Mittelwert, 'v' = Varianz, 's' = Fisher's Skew und 'k' = Fisher's Kurtosis. (Standard = 'mv').

Ergebnisse: trapezförmige kontinuierliche Zufallsvariable

Code 1: Erstellen einer trapezförmigen kontinuierlichen Zufallsvariablen



  
from scipy.stats import trapz  
    
numargs = trapz .numargs  
a, b = 0.2, 0.8
rv = trapz (a, b)  
    
print ("RV : \n", rv)  

Ausgabe :

Wohnmobil:
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen Objekt bei 0x000002A9D843A9C8

Code # 2: trapezförmige kontinuierliche Variablen und Wahrscheinlichkeitsverteilung

import numpy as np  
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1)  
  
R = trapz .rvs(a, b, size = 10)  
print ("Random Variates : \n", R)  
  
x = np.linspace(trapz.ppf(0.01, a, b), 
                trapz.ppf(0.99, a, b), 10) 
R = trapz.pdf(x, 1, 3) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

Ausgabe :

Zufällige Variablen:
 [0,5830132 0,67200586 0,84671038 0,9469406 0,18545607 0,33055857
 0,39509654 0,28159699 0,85689182 0,86438509]
Wahrscheinlichkeitsverteilung :
 [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]

Code 3: Grafische Darstellung.

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3))  
print("Distribution : \n", distribution)  
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

Ausgabe :

Verbreitung:
 [0. 0,02040816 0,04081633 0,06122449 0,08163265 0,10204082
 0,12244898 0,14285714 0,16326531 0,18367347 0,20408163 0,2244898
 0,24489796 0,26530612 0,28571429 0,30612245 0,32653061 0,34693878
 0,36734694 0,3877551 0,40816327 0,42857143 0,44897959 0,46938776
 0,48979592 0,51020408 0,53061224 0,55102041 0,57142857 0,59183673
 0,6122449 0,63265306 0,65306122 0,67346939 0,69387755 0,71428571
 0,73469388 0,75510204 0,7755102 0,79591837 0,81632653 0,83673469
 0,85714286 0,87755102 0,89795918 0,91836735 0,93877551 0,95918367
 0,97959184 1.]