Python中的sympy.stats.PowerFunction()

Python中的sympy.stats.PowerFunction()

sympy.stats.PowerFunction()方法的帮助下,我们可以得到代表Power Function分布的连续随机变量。

Python中的sympy.stats.PowerFunction()

语法 : sympy.stats.PowerFunction(name, alpha, a, b)
其中,a、b和α是实数。

返回:返回连续随机变量。

例子#1 :
在这个例子中我们可以看到,通过使用sympy.stats.PowerFunction()方法,我们能够得到代表幂函数分布的连续随机变量。

# Import sympy and PowerFunction
from sympy.stats import PowerFunction, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
a = Symbol("a", positive = True)
b = Symbol("b", positive = True)
  
# Using sympy.stats.PowerFunction() method
X = PowerFunction("x", alpha, a, b)
gfg = density(X)(z)
  
print(gfg)

输出 :

(-2a + 2z)/(-a + b)**2

例子#2 :

# Import sympy and PowerFunction
from sympy.stats import PowerFunction, density, variance
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
alpha = 2
a = 0
b = 1
  
# Using sympy.stats.PowerFunction() method
X = PowerFunction("x", alpha, a, b)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(variance(gfg))

输出 :

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