scipy.stats.expon() ist eine exponentielle kontinuierliche Zufallsvariable, die mit einem Standardformat und einigen Formparametern definiert wird, um ihre Spezifikation zu vervollständigen.

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: exponentielle kontinuierliche Zufallsvariable

Code 1: Erstellen einer exponentiellen kontinuierlichen Zufallsvariablen

   
from scipy.stats import expon  
  
numargs = expon.numargs 
[ ] = [0.6, ] * numargs 
rv = expon( ) 
  
print ("RV : \n", rv) 

Ausgabe : 



Wohnmobil:
 <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen Objekt bei 0x0000018D56531CC0>

Code 2: exponentielle Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilung. 

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
   
R = expon.rvs(scale = 2,  size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
R = expon.pdf(quantile, loc = 0, scale = 1) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R)

Ausgabe : 

Zufällige Variablen:
 [2.50259466e-04 4.32311862e + 00 8.22833503e-01 1.63374263e + 00
 4.46784023e + 00 3.56781485e + 00 3.95381396e + 00 1.17623772e + 00
 3.21834266e-02 4.14778445e + 00]
Wahrscheinlichkeitsverteilung :
 [0.99004983 0.89583414 0.81058425 0.73344696 0.66365025 0.60049558
 0,54335087 0,4916442 0,44485807 0,40252422]

Code 3: Grafische Darstellung. 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 5)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
  
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution))

Ausgabe : 

Verbreitung:
 [0. 0,10204082 0,20408163 0,30612245 0,40816327 0,51020408
 0,6122449 0,71428571 0,81632653 0,91836735 1,02040816 1,12244898
 1.2244898 1.32653061 1.42857143 1.53061224 1.63265306 1.73469388
 1,83673469 1,93877551 2,04081633 2,14285714 2,24489796 2,34693878
 2.44897959 2.55102041 2.65306122 2.75510204 2.85714286 2.95918367
 3,06122449 3,16326531 3,26530612 3,36734694 3,46938776 3,57142857
 3.67346939 3.7755102 3.87755102 3.97959184 4.08163265 4.18367347
 4.28571429 4.3877551 4.48979592 4.59183673 4.69387755 4.79591837
 4.89795918 5.]

Code 4: Unterschiedliche Positionsargumente

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
x = np.linspace(0, 5, 100) 
  
y1 = expon.pdf(x, 2, 6) 
y2 = expon.pdf(x, 1, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")

Ausgabe :