Метод chisquare класса Generator

Метод chisquare класса Generator генерирует случайные числа из распределения хи-квадрат. Первым параметром метод принимает число степеней свободы (df). Вторым параметром можно указать размер выходного массива (size). Третьим параметром можно указать тип данных (dtype). Метод возвращает массив случайных чисел, распределенных по закону хи-квадрат.

Синтаксис

rng.chisquare(df, [size], [dtype])

Пример

Сгенерируем одно число из распределения хи-квадрат с 2 степенями свободы:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
res = rng.chisquare(2)
print(res)

Результат выполнения кода:

0.7106889382377122

Пример

Сгенерируем массив из распределения хи-квадрат с 5 степенями свободы:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
arr = rng.chisquare(5, size=10)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[2.02586071 3.40216406 6.08381117 7.89754527 7.43506197 2.47780282
 8.47569809 2.73265384 3.61306146 3.052382  ]

Пример

Сгенерируем двумерный массив из распределения хи-квадрат с 3 степенями свободы:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
arr = rng.chisquare(3, size=(2, 4))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[0.35737779 1.53041741 6.1378073  1.69111965]
 [7.60994272 4.80188362 4.78034227 2.64516376]]

Пример

Сгенерируем выборку с указанием типа данных:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
arr = rng.chisquare(4, size=5, dtype=np.float32)
print(arr)
print(arr.dtype)

Результат выполнения кода:

[4.063738  2.9058025 1.5942789 2.783392  2.7596047]
float32

Смотрите также

метод gamma,
который генерирует выборку из гамма-распределения
метод standard_normal,
который генерирует выборку из стандартного нормального распределения
метод normal,
который генерирует выборку из нормального распределения
метод exponential,
который генерирует выборку из экспоненциального распределения