Python中的sympy.stats.Trapezoidal()

在sympy.stats.Trapezoidal()方法的帮助下，我们可以通过该方法得到代表梯形分布的连续随机变量。

语法 : sympy.stats.Trapezoidal(name, a, b, c, d)
其中，a、b、c和d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.Trapezoidal()方法，我们能够得到代表梯形分布的连续随机变量。

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

输出 :

/ -2a + 2z
|————————- for And(a z)
|(-a + b)(-a – b + c + d)
|
| 2
| ————– for And(b z)
= z, c <= z)
|(-c + d)(-a – b + c + d)
|
\ 0 otherwise

例子#2 :

# Import sympy and Trapezoidal
from sympy.stats import Trapezoidal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 0.43
a = 2
b = 4
c = 5
d = 8
  
# Using sympy.stats.Trapezoidal() method
X = Trapezoidal("x", a, b, c, d)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

输出 :

0