ห้อง สมุด ของ ไพ โอ เนียร์ เช่น NumPy และ SciPy ให้ เครื่อง มือ ที่ มี ประสิทธิภาพ ใน การ คํานวณ การ แจก จ่าย เหล่า นี้ ทํา ให้ วิศวกร สามารถ คํานวณ ความ ซับ ซ้อน ได้ อย่าง รวด เร็ว และ แม่นยํา.

ใช้ SciPY สําหรับการกระจายทางสถิติ

SciPy เสนอชุดฟังก์ชันแบบครอบคลุม ให้ทํางานกับการกระจายตัวของความน่าจะเป็นร่วมกัน ฟังก์ชันเหล่านี้รวมวิธีการคํานวณฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (PDF) ฟังก์ชันการกระจายตัวสะสม (CDF) และฟังก์ชันอินเวอร์ส ซึ่งจําเป็นต่อการวิเคราะห์อย่างน่าเชื่อถือ

ข้อ แนะ ที่ เหมาะ กับ เวลา สําหรับ การ ประกอบ

เพื่อทําให้มีประสิทธิภาพสูงสุด จึงขอแนะนําให้ใช้เวกเตอร์การคํานวณโดยใช้ลําดับของ NumPy วิธีการนี้อนุญาตให้ประมวลผลข้อมูลได้หลายกลุ่ม โดยลดเวลาการคํานวณได้อย่างต่ํา นอกจากนี้ การจัดองค์ประกอบการกระจายก่อน และหลีกเลี่ยงการคํานวณแบบเกินขนาด ก็จะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้

การ แจก จ่าย ทั่ว ไป ใน ด้าน วิศวกรรม ความ ยืดหยุ่น

  • [FLT: 0]. เอ็กซ์พัทธ์: รุ่นเวลาระหว่างความล้มเหลวสําหรับอัตราความล้มเหลวคงที่.
  • [FLT: 0]. เวยบูล: ใช้สําหรับอัตราการจําลองความล้มเหลวที่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป.
  • [FLT: 0] Nompal: นําเสนอความแปรผันในระบบ
  • [FLT: 0] Log-Normal : เหมาะกับเวลาความล้มเหลวที่ถูกเบ้บวก (FLT:1).