scipy.stats.

exp#

scipy.stats.exp(X, /)[源代码]#

随机变量的自然指数

参数:

XContinuousDistribution: 随机变量 \(X\)。

返回:

YContinuousDistribution: 随机变量 \(Y = \exp(X)\)。

示例

假设我们有一个正态分布的随机变量 \(X\)

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Normal()

我们希望有一个对数正态分布的随机变量 \(Y\)，这是一个自然对数为 \(X\) 的随机变量。如果 \(X\) 是 \(Y\) 的自然对数，那么我们必须将 \(Y\) 取为 \(X\) 的自然指数。

>>> Y = stats.exp(X)

为了证明 X 表示 Y 的对数，我们绘制了 Y 观测值的对数的归一化直方图，并与 X 的基础 PDF 进行比较。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> y = Y.sample(shape=10000, rng=rng)
>>> ax = plt.gca()
>>> ax.hist(np.log(y), bins=50, density=True)
>>> X.plot(ax=ax)
>>> plt.legend(('PDF of `X`', 'histogram of `log(y)`'))
>>> plt.show()