Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

NumPy Üniforma Dağıtımı

Üniforma dağıtımı, her olayın eşit gerçekleşme olasılığına sahip olma olasılığını tanımlamak için kullanılır.

Örneğin, rasgele sayı üretimi.

Üç parametresi vardır:

• a – alt sınır – varsayılan 0 .0.
• b – üst sınır – varsayılan 1.0.
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 düzgün dağıtım örneği oluşturun:

numpy import random’dan

x = rastgele. üniforma (boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Düzgün Dağılımın Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (random.uniform (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Lojistik Dağıtım

Lojistik Dağıtım

Lojistik Dağıtım büyümeyi tanımlamak için kullanılır. Lojistik regresyonda, sinir ağlarında vb. Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılır.

Üç parametresi vardır:

• loc – ortalama, zirvenin olduğu yer. Varsayılan 0.
• ölçek – standart sapma, dağılımın düzlüğü. Varsayılan 1.
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
Ortalama 1 ve stddev 2.0 ile lojistik dağıtımdan 2×3 örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rastgele. lojistik (loc = 1, ölçek = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Lojistik Dağıtımın Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (random.logistic (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Lojistik ve Normal Dağıtım Arasındaki Fark

Her iki dağıtım da hemen hemen aynıdır, ancak lojistik dağıtımın kuyrukların altında daha fazla alanı vardır. yani. Ortalamadan daha uzak bir olayın meydana gelme olasılığını daha fazla temsil eder.

Daha yüksek ölçek değeri (standart sapma) için, normal ve lojistik dağılımlar zirveden ayrı olarak hemen hemen aynıdır.

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (rasgele. normal (ölçek = 2, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = ‘normal’)
sns.distplot (random.logistic (size = 1000), hist = False, label = ‘logistic’) (Plt.show)

Sonuç

Çok Terimli Dağıtım

Çok terimli dağıtım

Multinom dağılımı, binom dağılımının genelleştirilmesidir. Senaryoların ikisinden sadece biri olması gereken binomdan farklı olarak çok-adli senaryoların sonuçlarını açıklar.

Örneğin. Bir popülasyonun kan grubu, zar atma sonucu.

Üç parametresi vardır:

• n – olası sonuçların sayısı (örneğin zar atma için 6).
• pvals – sonuçların olasılıklarının listesi (örneğin zar rulosu için [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]).
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
Zar atmak için bir örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rastgele. multinomiyal (n = 6, pvals = [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6])

Baskı (x)

Not: Çok terimli numuneler tek bir değer üretmeyecektir! Her pval için bir değer üreteceklerdir.

Not: Binom dağılımının genelleştirilmesinden dolayı, bunların görsel temsili ve normal dağılımın benzerliği, çoklu binom dağılımlarınınkiyle aynıdır.

Üstel Dağılım

Üstel Dağılım

Üstel dağılım, bir sonraki etkinliğe kadar geçen süreyi tanımlamak için kullanılır; başarısızlık / başarı vb. olarak adlandırılabilirler.

İki parametresi vardır:

• ölçek – oranın tersi (poisson dağılımında lam’a bakınız) varsayılan değer 1.0’dır.
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 boyutlu 2.0 ölçeği ile üstel dağılım için bir örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rasgele. üstel (ölçek = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Üstel Dağılımın Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (rasgele. üstel (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Poisson ve Üstel Dağılım İlişkisi

Poisson dağılımı, belirli bir dönemde bir olayın meydana gelme sayısını ele alır, üstel dağılım ise bu olaylar arasındaki süreyi ele alır.

Chi Meydanı Dağıtım

Chi Meydanı Dağıtım

İki kare dağılımı hipotezi doğrulamak için temel olarak kullanılır.

İki parametresi vardır:

• df – (serbestlik derecesi).
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 boyutunda serbestlik derecesi 2 ile ki kare dağılımı için bir örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rastgele. kare (df = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Chi Square Dağılımının Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (random.chisquare (df = 1, boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Rayleigh Dağıtımı

Rayleigh Dağıtımı

Rayleigh dağılımı sinyal işlemede kullanılır.

İki parametresi vardır:

• scale – (standart sapma) dağılımın varsayılan 1.0 olarak ne kadar düz olacağına karar verir).
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 boyutunda 2 ölçekli rayleigh dağılımı için bir örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rastgele. rayleigh (ölçek = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Rayleigh Dağılımının Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (random.rayleigh (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Rayleigh ve Chi Meydanı Dağılımı Arasındaki Benzerlik

Birim stddev’de ve 2 serbestlik derecesi rayleigh ve ki kare aynı dağılımları temsil eder.

Pareto Dağıtım

Pareto Dağıtım

Pareto yasasına göre bir dağılım, yani 80-20 dağılımı (% 20 faktör,% 80 sonuca neden olur).

İki parametresi vardır:

• a – şekil parametresi.
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 boyutunda 2 şekilli pareto dağılımı için bir örnek çizin ve şekillendirin:

numpy import random’dan

x = rasgele. bölünmüş (a = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Pareto Dağılımının Görselleştirilmesi

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

sns.distplot (random.pareto (a = 2, boyut = 1000), kde = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Zipf Dağıtımı

Zipf dağıtımları, zipf yasasına göre verileri örneklemek için kullanılır.

Zipf Yasası: Bir koleksiyonda n. ortak terim, en yaygın terimin 1 / n katıdır.

Örneğin. İngilizce 5. ortak kelime en çok kullanılan kelime olarak yaklaşık 1/5 kez meydana gelmiştir.

İki parametresi vardır:

• a – dağılım parametresi.
• size – Döndürülen dizinin şekli.

Misal
2×3 boyutunda dağıtım parametresi 2 ile zipf dağıtımı için bir örnek çizin:

numpy import random’dan

x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = (2, 3))

Baskı (x)

Zipf Dağıtımının Görselleştirilmesi

1000 puan örnekleyin, ancak daha anlamlı grafik için yalnızca <10 değerine sahip olanları özellikle çizin.

Misal
numpy import random’dan
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
sns olarak seaborn ithal

x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = 1000)
sns.distplot (x [x <10], kde = Yanlış) (Plt.show)

Sonuç

Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

The post PYTHON NUMPY (7) – NumPy Üniforma, Lojistik, Üstel, Chi Meydanı, Rayleigh, Pareto, Zipf Dağıtımı – Çok Terimli Dağıtım – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).