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问SciPy:从PMF生成自定义随机变量
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Stack Overflow用户

提问于 2014-04-24 18:11:35

回答 1查看 2.2K关注 0票数 4

我试图根据某个丑陋的分布，在Python中生成随机变量。对于PMF，我有一个显式的表达式，但是它涉及到一些产品，这使得获得和反转PMF很不愉快(请参阅下面的代码中的PMF的显式形式)。

本质上，我试图通过它的PMF在Python中定义一个随机变量，然后通过内置代码完成从发行版取样的艰苦工作。如果RV的支持是有限的，我知道如何做到这一点，但是这里的支持是可数无限的。

我目前试图按照per @askewchan的建议运行以下代码：

import scipy as sp
import numpy as np

class x_gen(sp.stats.rv_discrete):
    def _pmf(self,k,param):
        num = np.arange(1+param, k+param, 1)
        denom = np.arange(3+2*param, k+3+2*param, 1)

        p = (2+param)*(np.prod(num)/np.prod(denom))

        return p

pa_limit = limitrv_gen()
print pa_limit.rvs(alpha,n=1)

但是，这将在运行时返回错误：

File "limiting_sim.py", line 42, in _pmf
    num = np.arange(1+param, k+param, 1)
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

基本上，np.arange()列表似乎在def _pmf()函数中不起作用。我不知道为什么。有人能在这里启发我和/或指出一个解决办法吗？

编辑1:通过askewchan澄清了一些问题，编辑反映在上面。

编辑2: askewchan建议使用阶乘函数进行一个有趣的近似，但我更多地是寻找一个确切的解决方案，比如我正在尝试使用np.arange的解决方案。

python

numpy

scipy

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2014-04-24 18:41:06

您应该能够像这样对rv_discrete进行子类分类：

class mydist_gen(rv_discrete):
    def _pmf(self, n, param):
        return yourpmf(n, param)

然后，您可以使用以下内容创建一个分发实例：

mydist = mydist_gen()

并生成具有以下特征的样本：

mydist.rvs(param, size=1000)

或者，您可以使用以下方法创建一个冻结的分发对象：

mydistp = mydist(param)

并最终生成具有以下内容的样本：

mydistp.rvs(1000)

通过您的示例，这应该可以工作，因为factorial会自动广播。但是，对于足够大的alpha，它可能会失败。

import scipy as sp
import numpy as np
from scipy.misc import factorial

class limitrv_gen(sp.stats.rv_discrete):
    def _pmf(self, k, alpha):
        #num = np.prod(np.arange(1+alpha, k+alpha))
        num = factorial(k+alpha-1) / factorial(alpha)
        #denom = np.prod(np.arange(3+2*alpha, k+3+2*alpha))
        denom = factorial(k + 2 + 2*alpha) / factorial(2 + 2*alpha)

        return (2+alpha) * num / denom

pa_limit = limitrv_gen()
alpha = 100
pa_limit.rvs(alpha, size=10)

票数 4

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/23276631

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