Блог

При случайной генерации случайных чисел с использованием numpy.random пакета и scipy.stats пакета, почему гистограмма (общие вероятности), сгенерированная первым пакетом, имеет такие большие значения с максимумом около 4, тогда как гистограмма последнего более разумна с максимумом намного меньше 1.

Предполагается, что распределения вероятностей суммируются только до 1, при этом индивидуальная вероятность не превышает 1. Хотя scipy генератор выглядит более ручным, он все равно не суммируется с 1. Как я могу создать оба генератора из numpy.random и scipy.stats вести себя одинаково, т. Е. Не иметь ни одной вероятности, превышающей максимум 1?

 import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.random import rand, randn
from scipy.stats import norm, johnsonsu

n = 100
x = randn(n)*.1
y = johnsonsu.rvs(a = 2.55, b= 2.25, size=n)

for i in [x, y]:
    print(sum(i))
    pd.Series(i).plot.kde()
  

Помимо графика, результат одного прогона показывает, что суммы случайно сгенерированных векторов сильно отличаются:

 0.9035925193845973
-144.49886490879146