如何在 python 中使用均匀分布

均匀分布是一种概率分布，其中从a到b的区间内的每个值都有相同的被选择概率。

在从a到b的区间内获得 x ₁和 x ₂之间的值的概率可以使用以下公式求出：

P(获取 x ₁和 x ₂之间的值) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

要计算 Python 中与均匀分布相关的概率，我们可以使用scipy.stats.uniform()函数，该函数使用以下基本语法：

scipy.stats.uniform(x, loc, 比例)

金子：

• x ：均匀分布的值
• loc ：最小可能值
• loc + scale : 最大可能值

以下示例展示了如何在实践中使用此功能。

实施例1

假设每 20 分钟就有一辆公共汽车到达一个公共汽车站。如果您到达公交车站，公交车在 8 分钟或更短时间内到达的概率是多少？

我们可以在Python中使用以下代码来计算这个概率：

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=8, loc=0, scale=20) - uniform. cdf (x=0, loc=0, scale=20)

0.4

公共汽车在 8 分钟或更短时间内到达的概率为0.4 。

实施例2

某种青蛙的体重均匀分布在15至25克之间。如果你随机选择一只青蛙，它的重量在 17 到 19 克之间的概率是多少？

我们可以在Python中使用以下代码来计算这个概率：

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=19, loc=15, scale=10) - uniform. cdf (x=17, loc=15, scale=10)

0.2

青蛙的重量在 17 到 19 克之间的概率是0.2 。

实施例3

NBA一场比赛的持续时间均匀分布在120到170分钟之间。随机选择一场 NBA 比赛持续超过 150 分钟的概率是多少？

我们可以在Python中使用以下代码来计算这个概率：

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability 
uniform. cdf (x=170, loc=120, scale=50) - uniform. cdf (x=150, loc=120, scale=50)

0.4

随机选择的一场 NBA 比赛持续超过 150 分钟的概率为0.4 。

奖励：您可以使用均匀分布计算器检查每个示例的解决方案。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中使用其他常见发行版：

如何在 Python 中使用二项式分布
如何在Python中使用泊松分布
如何在Python中使用t分布