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逻辑分布用于描述增长。
在机器学习领域广泛应用于逻辑回归、神经网络等。
它有三个参数：
loc - 均值，即峰值所在的位置。默认值为 0。scale - 标准差，分布的平坦程度。默认值为 1。size - 返回数组的形状。从均值为 1、标准差为 2.0 的逻辑分布中抽取 2x3 的样本：
from numpy import random x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3)) print(x)
from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.displot(random.logistic(size=1000), kind="kde") plt.show()
两种分布几乎相同，但逻辑分布尾部下方的区域更大，这意味着它代表事件发生远离均值的可能性更大。
对于较高的标准差（scale）值，除了峰值以外，正态分布和逻辑分布几乎完全相同。
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = {
"normal": random.normal(scale=2, size=1000),
"logistic": random.logistic(size=1000)
}
sns.displot(data, kind="kde")
plt.show()
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