Метод standard_exponential

Метод standard_exponential класса Generator генерирует случайные числа из стандартного экспоненциального распределения. Это распределение часто используется для моделирования времени между событиями в процессах Пуассона. Параметр масштаба в этом распределении фиксирован и равен 1. Метод возвращает массив случайных чисел заданной формы.

Первый параметр size определяет форму выходного массива. Если он не указан, возвращается одно случайное число. Второй параметр dtype позволяет задать тип данных возвращаемого массива, по умолчанию используется float64. Третий параметр method определяет алгоритм генерации: возможны значения 'inv' (метод обратного преобразования) и 'zig' (метод Ziggurat).

Синтаксис

generator.standard_exponential([size, dtype, method])

Пример

Сгенерируем одно случайное число из стандартного экспоненциального распределения:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
res = rng.standard_exponential()
print(res)

Результат выполнения кода:

0.6369616873214543

Пример

Сгенерируем массив из 5 случайных чисел:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_exponential(5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[0.63696169 0.26978671 0.04097352 0.01652764 0.81327024]

Пример

Создадим двумерный массив случайных чисел размером 2x3:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_exponential((2, 3))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[0.63696169 0.26978671 0.04097352]
 [0.01652764 0.81327024 0.91275558]]

Пример

Укажем тип данных float32 для экономии памяти:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_exponential(5, dtype=np.float32)
print(arr)
print(arr.dtype)

Результат выполнения кода:

[0.6369617  0.26978672 0.04097351 0.01652764 0.8132702 ]
float32

Пример

Используем метод 'inv' для генерации чисел:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_exponential(5, method='inv')
print(arr)

Результат выполнения кода:

[0.63696169 0.26978671 0.04097352 0.01652764 0.81327024]

Смотрите также

метод exponential,
который генерирует числа из экспоненциального распределения с заданным масштабом
метод standard_normal,
который генерирует числа из стандартного нормального распределения
метод poisson,
который генерирует числа из распределения Пуассона
метод gamma,
который генерирует числа из гамма-распределения