Distribuzione Uniforme NumPy

La distribuzione uniforme è una distribuzione di probabilità continua in cui ogni valore all’interno di un intervallo specificato ha la stessa probabilità di occorrenza. In altre parole, tutti i possibili risultati sono equamente probabili. In NumPy, è possibile generare campioni dalla distribuzione uniforme utilizzando la funzione numpy.random.uniform().

Generazione di Campioni dalla Distribuzione Uniforme

La funzione numpy.random.uniform() accetta tre parametri principali:

• low (minimo): Specifica il limite inferiore dell’intervallo dalla quale generare i campioni.
• high (massimo): Specifica il limite superiore dell’intervallo dalla quale generare i campioni.
• size (dimensione campione): Specifica quanti campioni desideri generare.

Ecco un esempio di come generare campioni dalla distribuzione uniforme con NumPy:

import numpy as np

# Definizione degli estremi dell'intervallo
minimo = 0
massimo = 1

# Generazione di campioni dalla distribuzione uniforme
campione = np.random.uniform(low=minimo, high=massimo, size=1000)

In questo esempio, abbiamo generato 1000 campioni dalla distribuzione uniforme nell’intervallo [0, 1]. Il risultato è stato memorizzato nell’array campione.

Analisi dei Campioni

Una volta generati i campioni, è possibile eseguire varie analisi e operazioni su di essi utilizzando NumPy e altre librerie.

# Calcolo della media e della deviazione standard dei campioni
media_campioni = np.mean(campione)
deviazione_standard_campioni = np.std(campione)

# Visualizzazione dell'istogramma dei campioni
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(campione, bins=30, density=True, alpha=0.5)
plt.xlabel('Valore')
plt.ylabel('Densità')
plt.title('Istogramma dei Campioni dalla Distribuzione Uniforme')
plt.show()

Conclusioni

La distribuzione uniforme è una distribuzione continua in cui ogni valore all’interno di un intervallo ha la stessa probabilità di occorrenza. In NumPy, è possibile generare campioni da questa distribuzione utilizzando numpy.random.uniform(). Questa distribuzione è spesso utilizzata in applicazioni che richiedono la generazione di numeri casuali equamente distribuiti, come simulazioni Monte Carlo, generazione di chiavi crittografiche e altro ancora. Comprendere come generare e analizzare campioni dalla distribuzione uniforme è utile in una varietà di contesti scientifici e di ingegneria.