{"id":3146,"date":"2023-07-18T23:54:12","date_gmt":"2023-07-18T23:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/normale-log-python-verteilung\/"},"modified":"2023-07-18T23:54:12","modified_gmt":"2023-07-18T23:54:12","slug":"normale-log-python-verteilung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/normale-log-python-verteilung\/","title":{"rendered":"So verwenden sie die log-normalverteilung in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die Funktion lognorm()<\/a> der SciPy-<\/strong> Bibliothek in Python verwenden, um eine Zufallsvariable zu generieren, die einer logarithmischen Normalverteilung folgt.<\/span><\/span><\/p>\n

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

So generieren Sie eine Lognormalverteilung<\/strong><\/h3>\n

Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen Sie eine Zufallsvariable generieren, die einer logarithmischen Normalverteilung mit \u03bc = 1 und \u03c3 = 1 folgt:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> math\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> lognorm\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seed<\/span> ( 1<\/span> )\n\n#generate log-normal distributed random variable with 1000 values\n<\/span>lognorm_values = lognorm. rvs<\/span> (s= 1<\/span> , scale=math. exp<\/span> ( 1<\/span> ), size= 1000<\/span> )\n\n#view first five values\n<\/span>lognorm_values[:5]\n\narray([13.79554017, 1.47438888, 1.60292205, 0.92963, 6.45856805])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass in der Funktion lognorm.rvs()<\/strong> s<\/strong> die Standardabweichung und der Wert in math.exp()<\/strong> der Mittelwert der Lognormalverteilung ist, die Sie generieren m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n
 In diesem Beispiel legen wir den Mittelwert auf 1<\/strong> und die Standardabweichung ebenfalls auf 1<\/strong> fest.<\/span><\/p>\n
 So zeichnen Sie eine logarithmische Normalverteilung auf<\/strong><\/h3>\n
 Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir ein Histogramm der Werte der logarithmisch normalverteilten Zufallsvariablen erstellen, die wir im vorherigen Beispiel erstellt haben:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create histogram<\/span>\nplt. hist<\/span> (lognorm_values, density= True<\/span> , edgecolor=' black<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Matplotlib verwendet standardm\u00e4\u00dfig 10 Bins in Histogrammen, aber wir k\u00f6nnen diese Zahl mithilfe des Bins-<\/strong> Arguments leicht erh\u00f6hen.<\/span><\/p>\n
 Beispielsweise k\u00f6nnen wir die Anzahl der Beh\u00e4lter auf 20 erh\u00f6hen:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create histogram<\/span>\nplt. hist<\/span> (lognorm_values, density= True<\/span> , edgecolor=' black<\/span> ', bins= 20<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n
\"Lognormalverteilung<\/p>\n
 Je gr\u00f6\u00dfer die Anzahl der K\u00e4stchen, desto schmaler werden die Balken im Histogramm.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Python verwenden:<\/span><\/p>\n
 So verwenden Sie die Poisson-Verteilung in Python<\/a>
So verwenden Sie die Exponentialverteilung in Python<\/a>
 So verwenden Sie die einheitliche Verteilung in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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