C # NMath para Python SciPy

Question

Eu preciso porta algumas funções de C # para Python, mas eu não posso implementar próxima à direita código:

[SqlFunction(IsDeterministic = true, DataAccess = DataAccessKind.None)]
public static SqlDouble LogNormDist(double probability, double mean, double stddev)
{
    LognormalDistribution lnd = new LognormalDistribution(mean,stddev);
    return (SqlDouble)lnd.CDF(probability);
}

Este código utiliza a biblioteca CenterSpace NMath.

Alguém pode me ajudar a escrever uma função bem em python, que será semelhante a este código?

Sorry for my Inglês.

UPD Na verdade, eu não entendo o que scipy.stats.lognorm.cdf attrs são simillar para C # probabilidade, média, o desvio-padrão

Se apenas copiar ordem existente para python, como em resposta abaixo, eu recebo número errado.

Answer 1

Scipy tem um grupo de distribuições definidos no pacote scipy.stats

import scipy.stats

def LogNormDist(prob, mean=0, stddev=1):
    return scipy.stats.lognorm.cdf(prob,stddev,mean)

Atualização

Ok, parece que as definições de estatísticas da SciPy são um pouco fora do padrão. Aqui é o fim do docstring para scipy.stats.lognormal

distribuição Lognormal

lognorm.pdf (x, s) = 1 / (s x sqrt (2 * pi)) * exp (-1 / 2 * (log (x) / s) ** 2 ) para x> 0, s> 0.

Se o log x é normalmente distribuído com mu média e variância sigma ** 2, então x é log normalmente distribuída-sigma com forma paramter e escala parâmetro exp (mu).

Então, talvez tente

return scipy.stats.lognorm.cdf(prob,stddev,scipy.exp(mean))

Se isso ainda não funcionar, tente obter alguns pontos de amostragem e eu vou ver se eu posso encontrar uma relação de trabalho.

UDPATE 2

Opa, eu não perceber que o param escala é uma palavra-chave. Este deve agora trabalho:

import scipy.stats

def LogNormDist(prob, mean=0, stddev=1):
    return scipy.stats.lognorm.cdf(prob,stddev,scale=scipy.exp(mean))

Felicidades e boa sorte com seu projeto!

Answer 2

Os documentos Python descrever um método random.lognormvariate (mu, Sigma):

http://docs.python.org/library/random.html

Talvez seja isso que você quer.

Answer 3

Talvez você possa usar Python.NET (isto é não IronPython), permite acessar os componentes e serviços NET:

http://pythonnet.sourceforge.net/

Answer 4

Ivan,

Nós temos nenhum interesse em manter as pessoas trancadas em NMath. Aqui está o que estamos fazendo em NMath.

  double t = ( Math.Log( x ) - mu_ ) / sigmaRoot2_;
  return ( 0.5 + 0.5 * Erf( t ) );

onde

private static double Erf( double x )
{
  return ( x < 0.0 ? -StatsFunctions.IncompleteGamma( 0.5, x * x ) : StatsFunctions.IncompleteGamma( 0.5, x * x ) );
}

Isso deve ajudar ...

• Trevor