如何从遵循指数衰减模式（Python）的 0-1 生成 N 个数字？

Question

我想在 320 天内生成 320 个数字（X1、X2...X320），范围从 0-1：

日期 |值
2020-03-18 X1
2020-03-19 X2

...
2021-01-31 X320

因此，当我针对 "Date" 绘制 "Value" 时，数字随时间遵循指数衰减模式。

在 Python 中，正确且有效的方法是什么？一直在努力弄清楚这一点。
简单的部分是生成 320 个数字，它们一起符合指数衰减模式，但现在我希望这 320 个数字在整个时间都具有这种模式——这是困难的部分。

非常感谢您的帮助！

Answer 1

使用 numpy 和指数衰减方程。参考代码。

def exponential_decay(a, b, N):
    # a, b: exponential decay parameter
    # N: number of samples 
    return a * (1-b) ** np.arange(N)

print(exponential_decay(1, 0.5, 320))

Answer 2

据我了解，您需要沿着指数衰减曲线的 320 个样本。这很简单：

import numpy as np

lamb = 0.01
xs = np.linspace(1,320,320)
ys = np.exp(-lamb * xs)

您可以选择合适的衰减参数 lambda。

如何从遵循指数衰减模式（Python）的 0-1 生成 N 个数字？

How to generate N numbers from 0-1 that follows exponential decay pattern (in Python)?

python

numpy

statistics

exponential-distribution