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,这些变量使用逆变换抽样转换为给定 RV 的拟随机变量。
- 参数:
- sizeint、int 元组或 None;可选
定义随机变量数组的形状。 默认为
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,但实现此目的的详细规则很复杂。
如果 qmc_engine 为
None
,则创建一个维度为 d 的scipy.stats.qmc.Halton
实例。 如果未提供 d,则d=1
。如果 qmc_engine 不是
None
且 d 为None
,则从 qmc_engine 的维度确定 d。如果 qmc_engine 不是
None
且 d 不是None
但维度不一致,则会引发ValueError
。在根据上述规则确定 d 后,输出形状为
tuple_shape + d_shape
,其中如果 size 为
None
,则tuple_shape = tuple()
,如果 size 是一个
int
,则tuple_shape = (size,)
,如果 size 是一个序列,则
tuple_shape = size
,如果 d 为
None
或 d 为 1,则d_shape = tuple()
,并且如果 d 大于 1,则
d_shape = (d,)
。
返回的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,返回的样本仍然是提供的单变量分布的样本,而不是该分布的多元泛化。