Python中的 numpy.random.exponential()

numpy.random.exponential() 是 numpy 库中的一个函数，用于生成符合指定均值的指数分布随机变量。在概率统计中，指数分布常常用于描述独立随机事件发生的时间间隔。

语法

numpy.random.exponential(scale=1.0, size=None)

参数

scale：必须指定的参数，表示指数分布的参数 $\lambda$ 的倒数。当 scale=1.0 时，生成的随机变量服从标准指数分布（即参数 $\lambda=1$）。

size：可选。表示生成多少个随机变量。如果传入一个整数，则表示生成的随机变量的数量为该整数；如果传入一个元组，则指定输出数组的形状。

返回值

返回一个 Numpy 数组，包含指定数量的随机变量。

示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10000个随机变量
x = np.random.exponential(scale=2.0, size=10000)

# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=100)
plt.show()

生成的随机变量符合参数 $\lambda=0.5$ 的指数分布，如下图所示：

结束语

numpy.random.exponential() 是 Numpy 库中处理指数分布的函数之一，能够对研究指数分布具有科研意义的人员提供极大的便利。