stats.dens_exponential 함수에 대한 질문

• TCP/IP장인 1일 전 2025.07.25 11:01
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나우호스팅 　1일 전



stats.dens_exponential 함수는 확률 밀도 함수를 구하기 위해 사용됩니다. 이 함수는 위치 파라미터와 Scale 파라미터를 필요로 합니다.

위치 파라미터는 평균의 위치를 나타내고, Scale 파라미터는 분포의 확장 정도를 나타냅니다.

stats.dens_exponential 함수를 사용하기 위해서는 다음과 같은 형식으로 파라미터를 지정해야 합니다.

stats.dens_exponential(x, loc, scale)

- x: 입력값
- loc: 위치 파라미터 (기본값은 0)
- scale: Scale 파라미터 (기본값은 1)

위치 파라미터가 2.5이고 Scale 파라미터가 3.2인 경우, stats.dens_exponential 함수를 사용하는 예시는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
python

import numpy as np

from scipy import stats



# 위치 파라미터와 Scale 파라미터 지정

loc = 2.5

scale = 3.2



# 입력값 지정

x = np.linspace(0, 10, 100)



# stats.dens_exponential 함수 사용

density = stats.dens_exponential(x, loc, scale)



# 결과 출력

print(density)



이 코드를 실행하면, 위치 파라미터가 2.5이고 Scale 파라미터가 3.2인 경우의 확률 밀도 함수가 출력됩니다.

2025-07-25 11:02

<br /> <br /> stats.dens_exponential 함수는 확률 밀도 함수를 구하기 위해 사용됩니다. 이 함수는 위치 파라미터와 Scale 파라미터를 필요로 합니다. <br /> <br /> 위치 파라미터는 평균의 위치를 나타내고, Scale 파라미터는 분포의 확장 정도를 나타냅니다. <br /> <br /> stats.dens_exponential 함수를 사용하기 위해서는 다음과 같은 형식으로 파라미터를 지정해야 합니다.<br /> <br /> stats.dens_exponential(x, loc, scale)<br /> <br /> - x: 입력값<br /> - loc: 위치 파라미터 (기본값은 0)<br /> - scale: Scale 파라미터 (기본값은 1)<br /> <br /> 위치 파라미터가 2.5이고 Scale 파라미터가 3.2인 경우, stats.dens_exponential 함수를 사용하는 예시는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> from scipy import stats<br /> <br /> # 위치 파라미터와 Scale 파라미터 지정<br /> loc = 2.5<br /> scale = 3.2<br /> <br /> # 입력값 지정<br /> x = np.linspace(0, 10, 100)<br /> <br /> # stats.dens_exponential 함수 사용<br /> density = stats.dens_exponential(x, loc, scale)<br /> <br /> # 결과 출력<br /> print(density)<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드를 실행하면, 위치 파라미터가 2.5이고 Scale 파라미터가 3.2인 경우의 확률 밀도 함수가 출력됩니다.