Python'da log-normal dağılım nasıl kullanılır?

Log-normal dağılımı izleyen rastgele bir değişken oluşturmak için Python’daki SciPy kütüphanesinin lognorm() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Lognormal dağılım nasıl oluşturulur?

μ = 1 ve σ = 1 ile log-normal dağılımı izleyen bir rastgele değişken oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

 import math
import numpy as np
from scipy. stats import lognorm

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#generate log-normal distributed random variable with 1000 values
lognorm_values = lognorm. rvs (s= 1 , scale=math. exp ( 1 ), size= 1000 )

#view first five values
lognorm_values[:5]

array([13.79554017, 1.47438888, 1.60292205, 0.92963, 6.45856805])

lognorm.rvs() işlevinde s’nin standart sapma olduğunu ve math.exp()’ deki değerin oluşturmak istediğiniz lognormal dağılımın ortalaması olduğunu unutmayın.

Bu örnekte ortalamayı 1 , standart sapmayı da 1 olarak ayarladık.

Lognormal dağılım nasıl çizilir

Önceki örnekte oluşturduğumuz logaritmik normal dağılıma sahip rastgele değişkenin değerlerinin histogramını oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 import matplotlib. pyplot as plt

#create histogram
plt. hist (lognorm_values, density= True , edgecolor=' black ')

Matplotlib, histogramlarda varsayılan olarak 10 kutuya sahiptir, ancak bu sayıyı bins argümanını kullanarak kolayca artırabiliriz.

Örneğin kutu sayısını 20’ye çıkarabiliriz:

 import matplotlib. pyplot as plt

#create histogram
plt. hist (lognorm_values, density= True , edgecolor=' black ', bins= 20 ) 

Kutu sayısı ne kadar fazla olursa histogramdaki çubuklar o kadar dar olur.

İlgili: Matplotlib Histogramlarında Kutu Boyutunu Ayarlamanın Üç Yolu

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer olasılık dağılımlarının nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır:

Python’da Poisson dağılımı nasıl kullanılır?
Python’da Üstel Dağılım Nasıl Kullanılır?
Python’da Düzgün Dağıtım Nasıl Kullanılır