Функция Python для рисования случайных чисел на основе выбранного распределения - PullRequest
Новая
       31

Функция Python для рисования случайных чисел на основе выбранного распределения

0 голосов
/ 16 октября 2018

Я пишу функцию, которая будет рисовать случайные числа из заданного распределения, такие как Пуассон, Нормальный или Биномиальный.Требуется один аргумент для количества выборок и второй аргумент для типа распределения.Он будет принимать дополнительные параметры в зависимости от выбранного распределения.Так что, если я возьму Нормальные образцы, то это среднее и сд.

Есть ли оптимальный способ написать это?

Мой код 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def randNumberDistribution(samples, distribution,*optional):
    if distribution.capitalize() == 'Normal':
        if len(optional) == 2:
            mean, sd, = optional
            s = np.random.normal(mean, sd, samples)
            print(s)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 20, density=True)
            plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),linewidth=3, color='y')
            plt.show()
        else:
            print("Invalid number of arguments")
    if distribution.capitalize() == 'Binomial':
        if len(optional) == 2:
            numOfTrials, probSuccess = optional # number of trials, probability of success(each trial)
            s = np.random.binomial(n, p, samples)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True)
        else:
            print("Invalid number of arguments")
    if distribution.capitalize() == 'Poisson':
        if len(optional) == 1:
            exp = optional
            s = np.random.poisson(exp, samples) #Expectation of interval(should be >= 0)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True)
        else:
            print("Invalid number of arguments")


print(randNumberDistribution(5,'Poisson',5))

1 Ответ

0 голосов
/ 16 октября 2018

Вы можете использовать такие вещи, как словари или классы, но имхо, я считаю ваш код простым и легким для понимания.Я бы просто использовал elif, чтобы избежать проверки всех операторов if, когда условие выполнено.Ниже приведена несколько короткая версия.Ваши операторы else были специфичны для данного типа распространения.Мой просто проверяет 3 случая и говорит, что недействителен для любого другого ввода. 

def randNumberDistribution(samples, distribution,*optional):
    if distribution.capitalize() == 'Normal' and len(optional) == 2:
            mean, sd, = optional
            s = np.random.normal(mean, sd, samples)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 20, density=True)
            plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),linewidth=3, color='y')
            plt.show()
    elif distribution.capitalize() == 'Binomial' and len(optional) == 2:
            n, p = optional # number of trials, probability of success(each trial)
            s = np.random.binomial(n, p, samples)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True)
    elif distribution.capitalize() == 'Poisson' and len(optional) == 1:
            exp = optional
            s = np.random.poisson(exp, samples) #Expectation of interval(should be >= 0)
            count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True)
    else:
        print("Invalid number of arguments")
...