Generieren Sie eine U-Verteilung in Python

Buch: Ich wollte die U-Verteilung generieren, die in "Hände mit unsichtbaren Daten: Die Gesetze von Menschen, Organisationen und Gesellschaft, die durch tragbare Sensoren enthüllt werden" beschrieben ist, und habe sie daher mit Python programmiert. 2017.2.12 Ein Codefehler wurde behoben.

Weitere Details zum Buch finden Sie in meinem Blog unter dem folgenden Link. [Link] http://kansetsulight.seesaa.net

Code

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

nindex = []

n = 0 nxxx = 0 nyyy = 0 x = np.random.rand(1000)*100 y = np.random.rand(1000)*100

while n < 1000: if x[n] < 10: nxxx = 1 elif x[n] < 20: nxxx = 2 elif x[n] < 30: nxxx = 3 elif x[n] < 40: nxxx = 4 elif x[n] < 50: nxxx = 5 elif x[n] < 60: nxxx = 6 elif x[n] < 70: nxxx = 7 elif x[n] < 80: nxxx = 8 elif x[n] < 90: nxxx = 9 elif x[n] <= 100: nxxx = 10

if y[n] < 10: nyyy = 1 elif y[n] < 20: nyyy = 2 elif y[n] < 30: nyyy = 3 elif y[n] < 40: nyyy = 4 elif y[n] < 50: nyyy = 5 elif y[n] < 60: nyyy = 6 elif y[n] < 70: nyyy = 7 elif y[n] < 80: nyyy = 8 elif y[n] < 90: nyyy = 9 elif y[n] <= 100: nyyy = 10

nindex.append([nxxx, nyyy]) n = n + 1 nxxx = 0 nyyy = 0 ite = 0 chk = 0 while ite < 1e4:

chk1 = 0 while chk1 == 0: x_strt = np.random.randint(1,11) y_strt = np.random.randint(1,11)

chk1 = nindex.count([x_strt,y_strt])

strt = nindex.index([x_strt,y_strt]) print 'index of start: ',strt print 'index of start: ',nindex[strt] print 'x_strt, y_strt: ',x_strt, y_strt

chk2 = 0 while chk2 == 0: x_dest = np.random.randint(1,11) y_dest = np.random.randint(1,11) chk2 = nindex.count([x_dest,y_dest]) print chk2

dest = nindex.index([x_dest,y_dest])

x[strt] = float(x_dest10)-np.random.uniform(0,10) y[strt] = float(y_dest10)-np.random.uniform(0,10) print 'dest x,y index: ', x_dest,' ', y_dest print 'dest crd: ',x[strt],y[strt] print

Update for nindex nindex[strt] = nindex[dest] ite = ite + 1

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x,y,s=1) ax.set_title('random plot') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y')

ax.grid(True)

plt.savefig('testfig') plt.show()

Der Code ist auch auf GitHub verfügbar. [Link] https://github.com/yama89/U-distribution1.0

Ergebnis

<1 Schritt später>

Es ist immer noch eben.

<10 Schritte später>

Ändert sich nicht viel

<100 Schritte später>

Das ändert sich auch nicht viel (überhaupt?).

<1000 Schritte später>

Ich habe das Gefühl, dass die Voreingenommenheit endlich herausgekommen ist.

<2000 Schritte>

Das ist gekommen. Die Vorspannung ist deutlich sichtbar.

<10000 Schritte später>

Dies ist die U-Verteilung.

Ich möchte das für etwas verwenden. Ich denke.