今天来讲下柯西分布，它的概率密度函数如下（摘自百度百科）：
当
x
0
x_0
x
0
=0,
γ
\gamma
γ
=1,就得到了标准柯西分布：
柯西分布的均值、方差都不存在，真的是很神奇。我们使用numpy对它进行抽样，具体感受下。作为对比，我使用了标准正态分布。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
cnt=1000 #抽样1000个样本点
x=np.random.standard_cauchy(cnt)
y=np.random.randn(cnt)
plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.hist(x,100,density=True)
plt.legend(['Cauchy'])
plt.subplot(2,1,2)
plt.hist(y,100,density=True)
plt.legend(['Gauss'])
plt.show()
结果如下：
能够看出，柯西分布的取值范围非常广，很大的值也有一定概率取到，因而柯西分布也称为heavy-tail distribution。并且相比于gaussian，概率密度的最大取值只有0.1
25左右，就是x=0的那个地方。而高斯分布的取值就集中很多，0处的概率密度为0.6左右。
为了进一步验证柯西分布取值范围很大这一点，我们使用isolation forest检查一下它的异常点。
from sklearn.ensemble import IsolationForest
clf=IsolationForest(contamination=0.01,random_state=66)
#Cauchy
x=np.expand_dims(x,axis=1)
clf.fit(x)
x_pred = clf.predict(x)
#Gauss
y=np.expand_dims(y,axis=1)
clf.fit(y)
y_pred = clf.predict(y)
#打印异常点
print(x[x_pred==-1])
print(y[y_pred==-1])
柯西分布的异常点：
[[ 30.69826717]
[ 80.6436644 ]
[191.76900491]
[-33.12623108]
[ 48.05771579]
[-50.74298487]
[ 95.56422102]
[ 31.65199471]
[492.45628768]
[ 54.08139074]]
高斯分布的异常点：
[[ 2.86236466]
[-2.89916881]
[ 2.85901616]
[-3.17533096]
[ 2.69596821]
[-3.26238662]
[ 2.66074621]
[ 2.57826264]
[-3.30816191]
[ 2.73796603]]
所以，柯西分布的神奇之处就是取值分布非常宽广。这个神奇之处有什么用处呢，下回再跟大家聊~~