scipy.special.ndtri#

scipy.special.ndtri(y, out=None) = <ufunc 'ndtri'>#

Inverse von ndtr vs x

Gibt das Argument x zurück, für das die Fläche unter der Standardnormalverteilungsdichtefunktion (integriert von minus unendlich bis x) gleich y ist.

Parameter:

parray_like: Wahrscheinlichkeit
outndarray, optional: Optionales Ausgabe-Array für die Funktionsergebnisse

Rückgabe:

xSkalar oder ndarray: Wert von x, so dass ndtr(x) == p.

Siehe auch

ndtr: Standardnormalverteilte kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung
ndtri_exp: Inverse von log_ndtr

Hinweise

ndtri hat experimentelle Unterstützung für Backends, die mit dem Python Array API Standard kompatibel sind, zusätzlich zu NumPy. Bitte erwägen Sie, diese Funktionen zu testen, indem Sie die Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API=1 setzen und CuPy-, PyTorch-, JAX- oder Dask-Arrays als Array-Argumente bereitstellen. Die folgenden Kombinationen von Backend und Gerät (oder anderer Fähigkeit) werden unterstützt.

Bibliothek	CPU	GPU
NumPy	✅	n/a
CuPy	n/a	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	n/a

Siehe Unterstützung für den Array API Standard für weitere Informationen.

Beispiele

ndtri ist die Perzentilfunktion der Standardnormalverteilung. Das bedeutet, dass sie die Umkehrfunktion der kumulativen Verteilung ndtr zurückgibt. Zuerst berechnen wir einen Wert der kumulativen Verteilung.

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import ndtri, ndtr
>>> cdf_val = ndtr(2)
>>> cdf_val
0.9772498680518208

Überprüfen Sie, ob ndtri bis auf Gleitkommafehler den ursprünglichen Wert für x liefert.

>>> ndtri(cdf_val)
2.0000000000000004

Zeichnen Sie die Funktion. Zu diesem Zweck stellen wir ein NumPy-Array als Argument bereit.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0.01, 1, 200)
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> ax.plot(x, ndtri(x))
>>> ax.set_title("Standard normal percentile function")
>>> plt.show()