Améliorations / Corrections

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Description des améliorations :

Contenu du module « scipy.stats.qmc »

Liste des classes du module scipy.stats.qmc

Nom de la classe	Description
Halton	Halton sequence. _{[extrait de Halton.__doc__]}
LatinHypercube	Latin hypercube sampling (LHS). _{[extrait de LatinHypercube.__doc__]}
MultinomialQMC	QMC sampling from a multinomial distribution. _{[extrait de MultinomialQMC.__doc__]}
MultivariateNormalQMC	QMC sampling from a multivariate Normal :math:`N(\mu, \Sigma)`. _{[extrait de MultivariateNormalQMC.__doc__]}
QMCEngine	A generic Quasi-Monte Carlo sampler class meant for subclassing. _{[extrait de QMCEngine.__doc__]}
Sobol	Engine for generating (scrambled) Sobol' sequences. _{[extrait de Sobol.__doc__]}

Liste des fonctions du module scipy.stats.qmc

Signature de la fonction	Description
discrepancy(sample: 'npt.ArrayLike', *, iterative: 'bool' = False, method: "Literal['CD', 'WD', 'MD', 'L2-star']" = 'CD', workers: 'IntNumber' = 1) -> 'float'	Discrepancy of a given sample. _{[extrait de discrepancy.__doc__]}
scale(sample: 'npt.ArrayLike', l_bounds: 'npt.ArrayLike', u_bounds: 'npt.ArrayLike', *, reverse: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'	Sample scaling from unit hypercube to different bounds. _{[extrait de scale.__doc__]}
update_discrepancy(x_new: 'npt.ArrayLike', sample: 'npt.ArrayLike', initial_disc: 'DecimalNumber') -> 'float'	Update the centered discrepancy with a new sample. _{[extrait de update_discrepancy.__doc__]}