Метод vonmises

Метод vonmises генератора Generator генерирует случайные числа из распределения фон Мизеса. Это распределение используется для моделирования угловых данных на окружности. Первым параметром метод принимает параметр концентрации kappa, вторым - размер выходного массива. Также можно передать параметр местоположения mu (по умолчанию равен нулю).

Синтаксис

generator.vonmises(mu, kappa, size=None)

Основные параметры

Метод принимает следующие параметры:

mu - параметр местоположения (среднее направление), задаётся в радианах;
kappa - параметр концентрации (чем больше значение, тем сильнее данные сгруппированы вокруг mu);
size - форма выходного массива (целое число или кортеж).

Пример

Создадим генератор с фиксированным зерном и сгенерируем одно случайное число из распределения фон Мизеса с параметрами mu=0 и kappa=2:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
res = rng.vonmises(0, 2)
print(res)

Результат выполнения кода:

-0.6462370706013739

Пример

Сгенерируем массив из пяти случайных чисел с параметром концентрации kappa=0.5 и местоположением mu=np.pi/2:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(1)
arr = rng.vonmises(np.pi/2, 0.5, size=5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[ 1.51797925 1.54190954 2.78435889 -0.24074808 2.01481882]

Пример

Создадим двумерный массив случайных углов с высокой концентрацией (kappa=10) и нулевым средним направлением:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(2)
arr = rng.vonmises(0, 10, size=(2, 3))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[ 0.0784736   0.63567234 -0.07680409]
 [ 0.40966638 -0.24808296 -0.01536651]]

Смотрите также

метод normal,
который генерирует числа из нормального распределения
метод uniform,
который генерирует числа из равномерного распределения
метод poisson,
который генерирует числа из распределения Пуассона
метод exponential,
который генерирует числа из экспоненциального распределения