numpy.random.Generator.standard_exponential#

method

random.Generator.standard_exponential(size=None, dtype=np.float64, method='zig', out=None)#

从标准指数分布中抽取样本.

standard_exponential 与尺度参数为 1 的指数分布相同.

参数:
sizeint 或 int 元组,可选

输出形状. 如果给定形状,例如 (m, n, k) ,则抽取 m * n * k 个样本. 默认为 None,在这种情况下,返回单个值.

dtypedtype,可选

结果的期望 dtype,仅支持 float64float32 .字节顺序必须是 native.默认值为 np.float64.

methodstr, optional

"inv"或"zig"."inv"使用默认的逆 CDF 方法."zig"使用 Marsaglia 和 Tsang 的速度快得多的 Ziggurat 方法.

outndarray,可选

用于放置结果的替代输出数组.如果 size 不是 None,它必须与提供的 size 具有相同的形状,并且必须与输出值的类型匹配.

返回:
outfloat 或 ndarray

绘制的样本.

示例

输出一个 3x8000 的数组:

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> n = rng.standard_exponential((3, 8000))