Python--随机变量分布之伯努利分布、二项式分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布【实践】-Toy模板网

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前言

《Python人工智能：原理、实践及应用》中随机变量分布的学习。
随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：离散型和连续型

离散型

离散型随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。
离散型随机变量根据不同的概率分布有伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布、超几何分布等。

连续型

连续型随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。
连续型随机变量根据不同的概率分布有均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布等。

代码实现

伯努利分布（Bernoulli Distribution)

伯努利分布（Bernoulli Distribution）又称两点分布或0-1分布，
其样本空间中只有两个点，一般取为{0，1}，不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不同。
伯努利分布只有一个参数，记作 $X ～ B er n o u ll i （ p ）$ ，或 $X ～ B （ 1 ， p ）$ ，读作 $X$ 服从参数为 $p$ 的伯努利分布

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

def bernoulli_pmf(p=0.0):
    """
    抛硬币  描述离散型随机变量的概率质量分布函数（Probability Mass Function，PMF）
    :param p: 硬币正面朝上的概率
    :return:
    """
    ber_dist = stats.bernoulli(p)
    x = [0, 1]
    x_name = ['0', '1']
    pmf = [ber_dist.pmf(x[0]), ber_dist.pmf(x[1])]
    plt.bar(x, pmf, width=0.15)
    plt.xticks(x, x_name)
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('PMF of bernoulli distribution')
    plt.show()

bernoulli_pmf(p=0.3)

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二项式分布

如果把一个伯努利分布独立地重复 n次，就得到了一个二项分布。
二项分布是最重要的离散型概率分布之一。随机变量要满足这个分布有两个重要条件：
①各次试验的条件是稳定的；
②各次试验之间是相互独立的。

一个随机变量服从参数为 $n$ 和 $p$ 的二项分布，记作 $X ～ B in o mia l （ n ， p ）$ 或 $X ～ B （ n ， p ）$ 。

利用抛硬币的例子来比较伯努利分布和二项分布的区别。

如果将抛一次硬币看作一次伯努利实验，且将正面朝上记为1，反面朝上记为0。那么抛 $n$ 次硬币，记录正面朝上的次数 $Y$ ，就服从二项分布。
假如硬币是均匀的，取值应该大部分集中在 $n /2$ 附近，而非常大或非常小的值都很少。
由此可见，二项分布关注的是计数，而伯努利分布关注的是比值（ $正面朝上的计数 / n$ ）。

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt


def binom_dis(n=1, p=1):
    """
    n=20， p=0.6的二项分布，表示每次试验抛硬币，该硬币正面朝上的概率大于背面朝上的概率，共抛20次并记录正面朝上的次数。
    :param n: 次数
    :param p: 正面朝上的概率
    :return:
    """
    binom_dis = stats.binom(n, p)
    # ppf 累积分布函数（cdf）的反函数
    x = np.arange(binom_dis.ppf(0.0001), binom_dis.ppf(0.9999))
    print(x)  # [ 4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.]
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    ax.plot(x, binom_dis.pmf(x), 'bo', label='binom pmf')
    ax.vlines(x, 0, binom_dis.pmf(x), colors='b', lw=5, alpha=0.5)
    ax.legend(loc='best', frameon=False)

    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('PMF of binomial distribution(n = {}, p = {})'.format(n, p))
    plt.show()


binom_dis(n=20, p=0.6)

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泊松分布

如果某事件以固定强度随机且独立地出现，该事件在单位时间内出现的次数（个数）可以看成是服从泊松分布。
我们把一个随机变量 $X$ 服从参数为 $\lambda$ 的泊松分布，记作 $\lambda）$ ，或 $X～P（\ lambda）$ 。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt


def poisson_pmf(mu=3):
    poisson_dis = stats.poisson(mu)
    # print(poisson_dis.ppf(0.001))
    # print(poisson_dis.ppf(0.999))
    # print(poisson_dis.cdf(0.001))
    x = np.arange(poisson_dis.ppf(0.001), poisson_dis.ppf(0.999))
    # print(type(x))
    # print(poisson_dis.pmf(x))
    print(x)  # [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.]
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)            # 子图行列数为 1
    ax.plot(x, poisson_dis.pmf(x), 'bo', ms=8, label='Poisson pmf')
    # matplotlib库的axiss模块中的Axes.vlines()函数用于在从ymin到ymax的每个x处绘制垂直线。
    ax.vlines(x, 0, poisson_dis.pmf(x), colors='b', lw=5, alpha=0.5)
    # 图例位置  图例边框
    ax.legend(loc='best', frameon=False)
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('PMF of poisson distribution(mu = {})'.format(mu))
    plt.show()


poisson_pmf(mu=8)

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均匀分布（Uniform Distribution）

均匀分布（Uniform Distribution）是最简单的连续型概率分布，因为其概率密度是一个常数，不随随机变量取值的变化而变化。
如果连续型随机变量具有如下的概率密度函数，则称服从 $[a ， b]$ 上的均匀分布，记作 $X ～ U （ a ， b ）$ 或 $X ～ U ni f （ a ， b ）$ 。
$f(x)=\begin{cases}1 / (b - a), &a< x < b \\ 0 ,& x< a 或 x > b\end{cases}$

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt


def uniform_distribution(loc=0, scale=1):
    """
    直接传入参数和先冻结一个分布，画出来均匀分布的概率分布函数，此外还从该分布中取了10000个值作直方图
    :param loc: location表示起点，
    :param scale: 表示区间长度
    :return:
    """
    uniform_dis = stats.uniform(loc=loc, scale=scale)
    x = np.linspace(uniform_dis.ppf(0.01), uniform_dis.ppf(0.99), 100)
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    # 直接传入参数
    ax.plot(x, stats.uniform.pdf(x, loc=2, scale=4), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='uniform pdf')
    # 从冻结的均匀分布取值
    ax.plot(x, uniform_dis.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')
    # 计算pdf分别等于0.001、0.5和0.999是的x值
    vals = uniform_dis.ppf([0.001, 0.5, 0.999])
    print(vals)  # [2.004 4.    5.996]
    # 检测cdf和pdf的精确度
    print(np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], uniform_dis.cdf(vals)))
    # True

    r = uniform_dis.rvs(size=10000)
    ax.hist(r, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('PDF of Unif({}, {})'.format(loc, scale))
    ax.legend(loc='best', frameon=False)
    plt.show()


uniform_distribution(loc=2, scale=4)

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指数分布

指数分布和离散型的泊松分布之间有很大的关系。

泊松分布表示单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数
指数分布则可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。
由于发生次数只能是自然数，所以泊松分布自然就是离散型的随机变量，而时间间隔则可以是任意的实数，因此其定义域是 $（ 0 ， + \infty ）$

如果一个随机变量的概率密度函数满足以下形式，
$\begin{cases}\lambda * e^{-\lambda * e}, &x > 0 \\ 0, &其他 \end{cases}$
就称 $X$ 为服从参数 lambda 的指数分布（Exponential Distribution），记作 $X～E（\lambda ）$ 或 $X～Exp（\lambda ）$ 。指数分布只有一个参数 $\lambda$ ，且 $\lambda ＞0$ 。

指数分布的一个显著的特点是其具有无记忆性。

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt


def exponential_dis(loc=0, scale=1.0):
    """
    指数分布， exponential continuous random variable
    按照定义，指数分布只有一个参数lambda， 这里的scale = 1 / lambda
    :param loc: 定义与的左端点，相当于将整体分布沿x轴平移loc
    :param scale: lambda的倒数，loc + scale表示该分布的均值， scale ^ 2表示该分布的方差
    :return:
    """
    exp_dis = stats.expon(loc=loc, scale=scale)
    x = np.linspace(exp_dis.ppf(0.000001), exp_dis.ppf(0.999999), 100)
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)

    # 直接传入参数
    ax.plot(x, stats.expon.pdf(x, loc=loc, scale=scale), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='exponential pdf')
    # 从冻结的均匀分布取值
    ax.plot(x, exp_dis.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')
    # 计算pdf分别等于0.001、0.5和0.999是的x值
    vals = exp_dis.ppf([0.001, 0.5, 0.999])
    print(vals)  # [2.00100067e-03 1.38629436e+00 1.38155106e+01]
    # 检测cdf和pdf的精确度
    print(np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], exp_dis.cdf(vals)))
    # True

    r = exp_dis.rvs(size=10000)
    ax.hist(r, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('PDF of Exp(0.5)')
    ax.legend(loc='best', frameon=False)
    plt.show()

exponential_dis(loc=0, scale=2)

python指数分布随机变量,python,概率论,机器学习

正态分布（Normal Distribution

正态分布（Normal Distribution），也称常态分布，又名高斯分布（Gaussian Distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称其为钟形曲线。

若随机变量X 服从一个数学期望为 $μ$ 、方差为 $σ^2$ 的正态分布，记为 $N（ μ， σ^2）$ 。
其概率密度函数为正态分布的期望值 $μ$ 决定了其位置，其标准差 $σ$ 决定了分布的幅度。
当 $μ = 0 ， σ = 1$ 时的正态分布是标准正态分布

概率密度函数为 $\sqrt{2π}) * e^{-(x-μ)^2} / 2σ^2)$

正态分布中的两个参数含义如下：

当固定 $σ$ ，改变 $μ$ 的大小时， $f （ x ）$ 图形的形状不变，只是沿着轴作平移变换，因此 $μ$ 被称为位置参数（决定对称轴的位置）；
当固定 $μ$ ，改变 $σ$ 的大小时， $f （ x ）$ 图形的对称轴不变，形状改变， $σ$ 越小，图形尖峰越陡峭。 $σ$ 越大，图形越平坦，因此 $σ$ 被称为尺度参数，决定曲线的分散程度。

import math

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt


u = 0  # 均值μ
sig = math.sqrt(0.2)  # 标准差σ

x = np.linspace(u - 3 * sig, u + 3 * sig, 50)
y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig)
print(x)
print('=' * 20)
print(y_sig)
plt.plot(x, y_sig, 'r-', linewidth=2)
plt.grid(True)
plt.show()

python指数分布随机变量,python,概率论,机器学习

总结

随机变量的性质主要有两类：

一类是大而全的性质，这类性质可以详细描述述所有可能取值的概率，
例如描述连续型随机变量的累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）、概率密度函数（Probability Density Function，PDF），
描述离散型随机变量的概率质量分布函数（Probability Mass Function，PMF）等；
另一类是找到该随机变量的一些特征或代表值，例如随机变量的方差（Variance）、期望（Expectation）、置信区间等数字特征。

以上是我个人在学习过程中的记录所学，希望对正在一起学习的小伙伴有所帮助！！！
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