qrvs#
- NumericalInverseHermite.qrvs(size=None, d=None, qmc_engine=None)#
给定 RV 的拟随机变量。
qmc_engine 用于绘制均匀拟随机变量，这些变量通过逆变换抽样转换为给定 RV 的拟随机变量。
- 参数:
- sizeint，整数元组或 None；可选
定义随机变量数组的形状。默认值为
None。- dint 或 None，可选
定义要转换的均匀拟随机变量的维度。默认值为
None。- qmc_enginescipy.stats.qmc.QMCEngine(d=1)，可选
定义用于绘制拟随机变量的对象。默认值为
None，它使用 scipy.stats.qmc.Halton(1)。
- 返回:
- rvsndarray 或标量
拟随机变量。有关形状信息，请参见注释。
注释
输出数组的形状取决于 size，d 和 qmc_engine。目的是使界面自然，但是实现此目标的详细规则很复杂。
如果 qmc_engine 为
None，则会使用维度 d 创建一个scipy.stats.qmc.Halton实例。如果未提供 d，则d=1。如果 qmc_engine 不为
None且 d 为None，则 d 由 qmc_engine 的维度确定。如果 qmc_engine 不为
None且 d 不为None，但维度不一致，则会引发ValueError。在根据以上规则确定 d 之后，输出形状为
tuple_shape + d_shape，其中如果 size 为
None，则tuple_shape = tuple()，如果 size 为
int，则tuple_shape = (size,)，如果 size 为序列，则
tuple_shape = size，如果 d 为
None或 d 为 1，则d_shape = tuple()，以及如果 d 大于 1，则
d_shape = (d,)。
返回数组的元素是低差异序列的一部分。如果 d 为 1，则表示没有一个样本是真正独立的。如果 d > 1，则每个切片
rvs[..., i]将是一个准独立的序列；有关详细信息，请参见scipy.stats.qmc.QMCEngine。请注意，当 d > 1 时，返回的样本仍然是所提供的单变量分布的样本，而不是该分布的多元推广。