scipy.stats.sampling.FastGeneratorInversion.

qrvs

FastGeneratorInversion.qrvs(size=None, d=None, qmc_engine=None)

給定分佈的準隨機變數。

The qmc_engine 用於繪製均勻準隨機變數，這些變數使用逆變換抽樣轉換為給定分佈的準隨機變數。

參數:

sizeint、tuple of ints 或 None；可選

定義隨機變數陣列的形狀。預設值為 None。

dint 或 None，可選

定義要轉換的均勻準隨機變數的維度。預設值為 None。

qmc_enginescipy.stats.qmc.QMCEngine(d=1)，可選

定義用於繪製準隨機變數的物件。預設值為 None，它使用 scipy.stats.qmc.Halton(1)。

返回:

rvsndarray 或純量

準隨機變數。有關形狀資訊，請參閱「註解」。

註解

輸出陣列的形狀取決於 size、d 和 qmc_engine。目的是使介面自然，但實現此目的的詳細規則很複雜。

• 如果 qmc_engine 是 None，則會建立一個 scipy.stats.qmc.Halton 實例，其維度為 d。如果未提供 d，則 d=1。

• 如果 qmc_engine 不是 None 且 d 是 None，則 d 由 qmc_engine 的維度決定。

• 如果 qmc_engine 不是 None 且 d 不是 None，但維度不一致，則會引發 ValueError。

• 在根據上述規則確定 d 後，輸出形狀為 tuple_shape + d_shape，其中

  • 如果 size 是 None，則 tuple_shape = tuple()，

  • 如果 size 是 int，則 tuple_shape = (size,)，

  • 如果 size 是序列，則 tuple_shape = size，

  • 如果 d 是 None 或 d 是 1，則 d_shape = tuple()，且

  • 如果 d 大於 1，則 d_shape = (d,)。

傳回陣列的元素是低差異序列的一部分。如果 d 是 1，這表示沒有任何樣本是真正獨立的。如果 d > 1，則每個切片 rvs[..., i] 都將是一個準獨立序列；有關詳細資訊，請參閱 scipy.stats.qmc.QMCEngine。請注意，當 d > 1 時，傳回的樣本仍然是提供的單變數分佈的樣本，而不是該分佈的多變數泛化。