NumPy 逻辑分布

逻辑分布

逻辑分布用于描述增长。

广泛应用于机器学习中的逻辑回归、神经网络等。

在 NumPy 中，使用 random.logistic()方法进行逻辑分布。

它有三个参数：

• loc - 平均值，其中峰值为。默认值为0。
• scale - 标准偏差，分布的平坦度。默认值1。
• size - 返回数组的形状。

实例

从逻辑分布中抽取 2x3 个样本，平均值为 1，标准差为 2.0：

from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)

可视化逻辑分布

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()

结果

逻辑分布与正态分布的区别

两种分布几乎相同，但逻辑分布的尾部下面积更大。也就是说，它代表了发生更远离平均值的事件的可能性。

对于较高的标度值（标准偏差），除峰值外，正态分布和逻辑分布几乎相同。

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False,  label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False,  label='logistic')
plt.show()

结果