Distribuição aleatória de Rayleigh no NumPy

Neste artigo, exploraremos a distribuição aleatória Rayleigh do NumPy e demonstraremos como produzir números aleatórios a partir dessa distribuição por meio do módulo numpy.

Distribuição aleatória de Rayleigh Numpy



O que é a Distribuição Rayleigh?

A distribuição de Rayleigh é uma distribuição de probabilidade contínua usada para modelar a magnitude da soma vetorial de variáveis ​​aleatórias gaussianas independentes .

A PDF da distribuição de Rayleigh é dada por:

f(x; σ) = x/σ^2 * e^(-x^2/(2*σ^2))

onde x é a variável aleatória, σ é o parâmetro de escala e e é a base do logaritmo natural.

A média e a variância da distribuição de Rayleigh são dadas por:

mean = σ*sqrt(π/2)
variance = (4-π)/2 * σ^2

Distribuição aleatória de Rayleigh Numpy

A função numpy random rayleigh é usada para gerar números aleatórios a partir de uma distribuição de Rayleigh.

De acordo com Numpy random Rayleigh, as distribuições de Rayleigh são aplicadas à análise de sinal.

Sintaxe

numpy.random.rayleigh(scale=1.0, size=None)

Existem dois parâmetros associados a ele:

Parâmetros Visão geral
escala (desvio padrão) determina o quão suave será a distribuição (por padrão, 1,0).
tamanho Indica a forma do array .

Pegue uma amostra aleatória de 4,5 com um tamanho de 1 por 5 para distribuição de Rayleigh:

Example: 

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from numpy import random
mrx = random.rayleigh(scale=4.5, size=(1, 5))
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Crie uma amostra para a distribuição de Rayleigh com escala um e tamanho dois e um:

Example: 

1
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5
6
from numpy import random
mrx = random.rayleigh(scale=1, size=(2, 1))
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Visualização

Represente a distribuição de Rayleigh da seguinte forma:

Example: 

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from numpy import random
import matplotlib.pyplot as pt
import seaborn as sbn
sbn.distplot(random.rayleigh(size=100), hist=False)
pt.show()
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Exibir distribuição de Rayleigh também com histograma:

Example: 

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8
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as pt
import seaborn as sbn
sbn.distplot(random.rayleigh(size=3000), hist=True)
pt.show()
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Semelhança entre a distribuição de Rayleigh e Qui-quadrado

Deve-se notar que as distribuições raileigh e qui-quadrado são equivalentes quando o desvio padrão é igual a um e 2 graus de liberdade.

Rayleigh aleatório Numpy é útil em muitos casos, alguns deles estão incluídos abaixo:

Comunicações sem fio

A distribuição Rayleigh é usada em comunicações sem fio para modelar a magnitude do sinal recebido.

Ele pode ser usado para gerar ganhos de canal aleatórios para simulações.

Engenharia

A distribuição de Rayleigh é usada na engenharia para modelar a resistência dos materiais.

Ele pode ser usado para gerar resistências de materiais aleatórios para simulações.

Física

A distribuição de Rayleigh é usada na física para modelar a magnitude do deslocamento de uma partícula de sua posição de equilíbrio devido a forças aleatórias.

Rayleigh aleatório Numpy pode ser usado para gerar deslocamentos aleatórios para simulações.

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