Python - 统计学中的 Zipf 离散分布

Zipf 离散分布是一种在自然语言处理中应用广泛的统计学模型。它基于 Zipf 定律，该定律指出在一个大规模语料库中，每个词出现的频率与它在频率排序列表中的排名成反比。Python 中的 Zipf 分布库能够生成形如 Zipf 分布的随机样本数据，帮助开发者进行各种数据建模和统计分析。

安装

使用 pip 命令安装 Zipf 分布库：

pip install zipf

使用

生成 100 个随机数样本数据：

import zipf
import matplotlib.pyplot as plt

data = zipf.Zipf(100).generate()
print(data)

Output:

[1, 5, 3, 14, 2, 20, 6, 13, 15, 10, 12, 9, 7, 16, 24, 8, 33, 11, 4, 22, 21, 17, 38, 29, 27, 31, 25, 57, 42, 23, 19, 61, 28, 37, 30, 71, 18, 40, 35, 43, 26, 48, 49, 45, 47, 36, 50, 53, 52, 51, 41, 46, 44, 55, 65, 72, 39, 56, 58, 66, 63, 59, 68, 60, 62, 54, 64, 80, 32, 34, 75, 73, 76, 69, 74, 70, 77, 67, 79, 78, 98, 82, 81, 90, 91, 87, 85, 84, 94, 89, 92, 83, 99, 97, 96, 86, 93, 95, 88]

绘制频率分布直方图：

freqs = zipf.Zipf(100000).hist()
plt.plot(freqs)
plt.show()

Output:

结论

Zipf 分布常常被用作各种自然语言处理和数据挖掘任务中的概率模型，如信息检索、文本分类、语音识别等。通过 Python 中的 Zipf 分布库，可以轻松生成随机样本数据，并根据需求进行统计分析和建模。