私は正規分布を持ち、それから1000回サンプリングしたいとします。値が上位20パーセンタイルにある場合は、カウンタに1を加算したいとします。これに最適なソリューションは何ですか？ランダム確率分布確率分布から一定数
私はnumpyを使ってこれを解決しようとしており、その背後にある数学を理解することはできません。今、私はこれを持っているが、それは数学的に行うことができるような気がします：
import numpy as np
s = np.random.normal(0, 1, 1000)
sum([val for val in s if val > np.percentile(s, 80)])
：
mu = 0
std = 1
arr = np.random.normal(mu, std, 1000)
これがあなたに与えます上位20パーセンタイルの項目数：
arr[arr > np.percentile(arr, 80)].size
Out[30]: 200
編集：あなたのコードも素敵です。しかし、値を合計したくない場合は、それらを数えたいと思います。だから、いつでもval > np.percentile(s, 80)あなたは1のを合計する：
sum([1 for val in s if val > np.percentile(s, 80)])
Out[35]: 200
しかしこれはnumpyのの方法よりも遅くなります。
FYI： 'arr = mu + std * np.random.randn（1000）'を 'arr = np.random.normal（mu、std、1000）'に置き換えることができます。 –
@WarrenWeckesserそれは良いです。ありがとうございました。 – ayhan
あなたが正規分布を持っている場合は、私がそうでなければ、この質問には、いくつかの余分な後処理を必要とし、あなたがmuとsigmaを知っていると仮定します。あなたは取り出した各要素に対して特定のZ=(X-mu)/sigmaを持っています。あなたの20パーセンタイルはXとなり、Z>0.842となります。
のようにあなたが何かを行うことができます。これは、生成された配列（あなたは平均値と標準偏差と遊ぶことができる、彼らはデフォルトのものです）です
if Z_val(x, mu, sigma) > 0.842: counter+=1
理論的に20パーセンタイルか実験的なものか？ – MBo
具体的にどこに問題がありますか？表示するコードはありますか？これは今のところ問題ではなく、これ以上の仕事です。 – sytech