Numpy的f分布函数(f())如何实现长尾分布的随机数生成？

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Python 中 numpy.random.f 方法用于生成 F 分布的随机样本。以下是对原文的简化版本：

使用 numpy.random.f 方法，可以生成符合 F 分布的随机数，并返回一个 numpy 阵列。例如：`numpy.random.f(df1, df2)`，其中 df1 和 df2 分别是分子和分母的自由度。

Python中的numpy.random.f()原文:htt Python 中的 numpy.random.f()

原文:www.geeksforgeeks.org/numpy-random-f-in-python/

借助 numpy.random.f() 方法，可以得到 F 分布的随机样本，并利用该方法返回 numpy 阵列的随机样本。

语法: numpy.random.f(dfnum，dfden，size=None)

返回:将随机样本作为 numpy 数组返回。

示例#1 :

在这个例子中我们可以看到，通过使用 numpy.random.f() 方法，我们能够得到 F 分布的随机样本，并使用这个方法返回随机样本。

Python 3

# import numpy and fimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Using f() methodgfg = np.random.f(0.98, 15.43, 1000)count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 30, density = True)plt.show()

输出:

例 2 :

Python 3

# import numpy and fimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Using f() methodgfg = np.random.f(14.56, 31.45, 30000)gfg1 = np.random.f(gfg, 10.45, 30000)count, bins, ignored = plt.hist(gfg1, 14, density = True)plt.show()

输出: