تقنية

NormalDist في بايثون: البذرة والتكرار واستقلال السحب

b[i]==2*a[i]: True؛ a==repeat: True؛ seed=73، n=4.
تكرار وتناسب.

في NormalDist، يمثل mu المتوسط وsigma الانحراف المعياري. [1]

الخلاصة السريعة

تكرار النتيجة لا يضمن استقلال السحب. [1]

  • في NormalDist، يمثل mu المتوسط وsigma الانحراف المعياري. [1]
  • samples تعيد قائمة أعداد عائمة؛ seed المحددة تنشئ مولدًا جديدًا لإعادة النتائج. [1]
  • مثال مؤلف شُغّل على CPython 3.12.14 مع import statistics: A=statistics.NormalDist(0,1) وB=statistics.NormalDist(0,2). [1]
  • نولد a=A.samples(4,seed=73) وb=B.samples(4,seed=73). كل قيمة في b تساوي ضعف نظيرتها في a في هذا التنفيذ. [1]
  • إعادة استدعاء A بالبذرة نفسها تعيد a نفسها. القائمة b نسخة مضاعفة هنا؛ لا نعاملها كسحب مستقل عن a لمجرد إنشاء مولد جديد، ولا نعمم التسلسل بين الإصدارات. [1]

المتوسط والانحراف المعياري

في NormalDist، يمثل mu المتوسط وsigma الانحراف المعياري. [1]

البذرة ومولد جديد

samples تعيد قائمة أعداد عائمة؛ seed المحددة تنشئ مولدًا جديدًا لإعادة النتائج. [1]

توزيعان للمثال

مثال مؤلف شُغّل على CPython 3.12.14 مع import statistics: A=statistics.NormalDist(0,1) وB=statistics.NormalDist(0,2). [1]

a[0]=-0.2199611202984344؛ b[0]=-0.4399222405968688؛ seed=73.
أول زوج، والثانية ضعف الأولى.

قابلية التكرار والاستقلال

نولد a=A.samples(4,seed=73) وb=B.samples(4,seed=73). كل قيمة في b تساوي ضعف نظيرتها في a في هذا التنفيذ. [1]

all(bi == 2*ai for ai,bi in zip(a,b)) -> True [1]

إعادة استدعاء A بالبذرة نفسها تعيد a نفسها. القائمة b نسخة مضاعفة هنا؛ لا نعاملها كسحب مستقل عن a لمجرد إنشاء مولد جديد، ولا نعمم التسلسل بين الإصدارات. [1]

a == A.samples(4, seed=73) -> True [1]

المراجع

  1. Python — statistics في 3.12

للتوسع: البذرة في التقسيم.

أُعدّ هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وخضع لمراجعة ذاتية بالأداة نفسها. لا يُنسب إلى مراجع بشري أو خبير مستقل. منهجية المحتوى.