Python numpy.random.laplace()

在numpy.random.laplace()方法的帮助下，我们可以获得具有特定平均值和尺度值的拉普拉斯或双指数分布的随机样本，并通过该方法返回随机样本。

拉普拉斯分布

语法 : numpy.random.laplace(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

返回 :以numpy数组的形式返回随机样本。

例子 #1 :

在这个例子中，我们可以看到，通过使用numpy.random.laplace()方法，我们能够获得拉普拉斯分布或双指数分布的随机样本，并通过使用该方法返回随机样本。

# import numpy 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using numpy.random.laplace() method
gfg = np.random.laplace(1.45, 15, 1000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 30, density = True)
plt.show()

输出 :

例子 #2 :

# import numpy 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using numpy.random.laplace() method
gfg = np.random.laplace(0.5, 12.45, 1000)
gfg1 = np.random.laplace(gfg, 12.45, 1000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg1, 40, density = True)
plt.show()

输出 :