Метод weibull

Метод weibull класса Generator генерирует случайные числа из распределения Вейбулла. Первый параметр a задаёт параметр формы распределения. Второй параметр size определяет форму выходного массива. Метод возвращает массив случайных чисел, распределённых по закону Вейбулла.

Синтаксис

rng = np.random.default_rng()
arr = rng.weibull(a, size=None)

Пример

Сгенерируем одномерный массив из пяти случайных чисел из распределения Вейбулла с параметром формы 2:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.weibull(2, size=5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[0.98920905 0.63893092 1.04148063 1.08209825 1.64673137]

Пример

Создадим двумерный массив размером 2 на 3, используя параметр формы 1.5:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.weibull(1.5, size=(2, 3))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[0.74796891 0.51083044 0.87227625]
 [0.92248611 1.71962666 2.32888508]]

Пример

Используем распределение Вейбулла для моделирования времени жизни устройств. Параметр формы 0.5 соответствует убывающей интенсивности отказов:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
lifetime = rng.weibull(0.5, size=10)
print(lifetime)

Результат выполнения кода:

[0.5178477  1.14613653 0.0367332  0.44319485 0.00913018 0.85198196
 0.01605762 0.05495482 1.44215413 0.39905605]

Смотрите также

класс Generator,
который предоставляет методы для генерации случайных чисел
метод exponential,
который генерирует числа из экспоненциального распределения
метод gamma,
который генерирует числа из гамма-распределения
метод rayleigh,
который генерирует числа из распределения Рэлея