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python-numpy-指数分布实例详解
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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如下所示：

# Seed random number generator
np.random.seed(42)
 
# Compute mean no-hitter time: tau
tau = np.mean(nohitter_times)
 
# Draw out of an exponential distribution with parameter tau: inter_nohitter_time
inter_nohitter_time = np.random.exponential(tau, 100000)
 
# Plot the PDF and label axes
_ = plt.hist(inter_nohitter_time,
    bins=50, normed=True, histtype='step')
_ = plt.xlabel('Games between no-hitters')
_ = plt.ylabel('PDF')
 
# Show the plot
plt.show()

指数分布的拟合

# Create an ECDF from real data: x, y
x, y = ecdf(nohitter_times)
 
# Create a CDF from theoretical samples: x_theor, y_theor
x_theor, y_theor = ecdf(inter_nohitter_time)
 
# Overlay the plots
plt.plot(x_theor, y_theor)
plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')
 
# Margins and axis labels
plt.margins(0.02)
plt.xlabel('Games between no-hitters')
plt.ylabel('CDF')
 
# Show the plot
plt.show()

以上这篇python-numpy-指数分布实例详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,numpy,指数分布
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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