如何利用python中的威布爾分布numpy.random.weibull()函數(shù)生成三參數(shù)的隨機(jī)數(shù)序列

你好，有兩個(gè)辦法：

堅(jiān)守“ 做人真誠 · 做事靠譜 · 口碑至上 · 高效敬業(yè) ”的價(jià)值觀，專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)10余年為成都成都服務(wù)器托管小微創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)提供成都定制網(wǎng)頁設(shè)計(jì)營銷網(wǎng)站建設(shè)商城網(wǎng)站建設(shè)手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)小程序網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站改版，從內(nèi)容策劃、視覺設(shè)計(jì)、底層架構(gòu)、網(wǎng)頁布局、功能開發(fā)迭代于一體的高端網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。

一個(gè)是自己寫一個(gè)函數(shù)

def Nweibull（a,size, scale）

return scale*numpy.random.weibull(a,size)

另外一個(gè)是換一個(gè)庫，?用scipy.stats.weibull_min， 他需要三個(gè)參數(shù)：

from?scipy.stats?import?weibull_min

n?=?100?????#?number?of?samples

k?=?2.4?????#?shape

lam?=?5??#?scale

x?=?weibull_min.rvs(k,?loc=0,?scale=lam,?size=n)

Python lambda

對(duì)于上面的表達(dá)式，調(diào)用結(jié)果：

上面的表達(dá)式展開如下：

當(dāng)調(diào)用 func() 時(shí)，每循環(huán)一次，將 lam 函數(shù)的地址存到 fs 中。因?yàn)樵诿看窝h(huán)中 lam函數(shù)都未綁定 i 的值，所以直到循環(huán)結(jié)束，i 的值為3，并將 lam 中所用到的 i 值定為 3 ，因此真正調(diào)用（例如f 0 ）的時(shí)候 i 值保持不變（為3）。

展開后的調(diào)用方法：

另一種將x換成i，就與傳入的x值無關(guān)了。（這里 lambda 后面什么參數(shù)都不跟）

對(duì)于上面的表達(dá)式，調(diào)用結(jié)果：

上面的表達(dá)式展開如下（為了更直觀，替換了變量）：

當(dāng)調(diào)用 func() 時(shí)，每循環(huán)一次，將 lam 函數(shù)的地址存到 fs 中。但是在每次循環(huán)中 lam函數(shù)都將 i 值綁定到了 x 上，所以直到循環(huán)結(jié)束，不同地址的 lam 函數(shù)的 x 值為都不一樣，因此真正調(diào)用（例如 f 0 ）的時(shí)候 x 值都為當(dāng)時(shí)被綁定的值。

但如果給 lam 函數(shù)傳了參數(shù)，例如 f 0 ，那么所有的調(diào)用結(jié)果都為傳參的平方。與上面解釋并不沖突，只是將傳的參數(shù)綁定到了 x 上。

哈哈哈哈，和第二種好像，只是變了一個(gè)字符，那么結(jié)果就大不一樣了，哈哈哈哈

對(duì)于上面的表達(dá)式，調(diào)用結(jié)果：

傳不傳參數(shù)都不影響結(jié)果。展開后：

雖然 lam 函數(shù)將 i 的值綁定到了 x 上，但函數(shù)體中并未使用 x，所以直到循環(huán)結(jié)束，i 的值變?yōu)?，才會(huì)在調(diào)用時(shí)使用。其實(shí)同第一種情況是一樣的。

下面哪些lambda表達(dá)式的語法是正確的

Lambda表達(dá)式是Python中一類特殊的定義函數(shù)的形式，使用它可以定義一個(gè)匿名函數(shù)。與其它語言不同，Python的Lambda表達(dá)式的函數(shù)體只能有唯一的一條語句，也就是返回值表達(dá)式語句。其語法如下：lambda 形參列表 : 函數(shù)返回值表達(dá)式語句下面是個(gè)Lam