如何在 OpenTURNS 中创建离散分布？答案

【问题标题】：How to create a discrete distribution in OpenTURNS?如何在 OpenTURNS 中创建离散分布？
【发布时间】：2020-04-30 04:39:39
【问题描述】：

我有一个真实值样本，其中包含离散随机变量的独立实现，我想创建适合该数据的分布。

sample = [2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 2.0, 1.0]

UserDefined 分布似乎是为此目的而设计的，但需要根据其在样本中的频率计算每个点的权重：

import openturns as ot
distribution = ot.UserDefined(points, weights)

但我们必须先计算points 和weights。为此，我使用 Numpy unique 函数计算了点和权重。但是，这听起来像是UserDefined 类的限制。我怎样才能更简单地做到这一点？

【问题讨论】：

标签： openturns

【解决方案1】：

UserDefinedFactory 类通过估计样本中的points 和weights 来创建UserDefined 分布。 build 方法将样本作为输入，并返回适合数据的ot.UserDefined 对象。

import openturns as ot
sample = ot.Sample([[2.0], [2.0], [1.0], [1.0], [2.0], [3.0], [1.0], [2.0], [2.0], [1.0]])
factory = ot.UserDefinedFactory()
distribution = factory.build(sample)

【讨论】：