scipy.stats.Uniform.

pdf#

Uniform.pdf(x, /, *, method=None)[源代码]#

概率密度函数

概率密度函数（“PDF”），记为\(f(x)\)，是随机变量取值\(x\)的单位长度概率。在数学上，它可以定义为累积分布函数\(F(x)\)的导数。

\[f(x) = \frac{d}{dx} F(x)\]

pdf接受x作为\(x\)。

参数:

x类数组

PDF 的参数。

method{None, ‘formula’, ‘logexp’}

用于评估 PDF 的策略。默认情况下（None），基础设施在以下选项之间进行选择，按优先级顺序列出。

并非所有分布都提供所有method选项。如果所选的method不可用，则会引发NotImplementedError。

返回:

另请参阅

说明

假设连续概率分布的支持为\([l, r]\)。根据支持的定义，PDF 在支持之外的最小值评估为\(0\)；即对于\(x < l\)或\(x > r\)。PDF 的最大值可能小于或大于\(1\)；由于该值是概率密度，因此只有其在支持范围内的积分必须等于\(1\)。

参考

[1]

示例

使用所需的参数实例化分布

>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Uniform(a=-1., b=1.)

在所需的参数处评估 PDF

>>> X.pdf(0.25)
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