<div dir="ltr">On Thu, Aug 24, 2017 at 7:56 AM, Renato Fabbri <<a href="mailto:renato.fabbri@gmail.com">renato.fabbri@gmail.com</a>> wrote:<br>><br>> On Thu, Aug 24, 2017 at 11:47 AM, Nathan Goldbaum <<a href="mailto:nathan12343@gmail.com">nathan12343@gmail.com</a>> wrote:<br>>><br>>> The latest version of numpy is 1.13.<br>>><br>>> In this case, as described in the docs, a power function distribution is one with a probability desnity function of the form ax^(a-1) for x between 0 and 1.<br>><br>> ok, let's try ourselves to relate the terms.<br>> Would you agree that the "power function distribution" is a "power-law distribution"<br>> in which the domain is restricted to be [0,1]?<br><br>I probably wouldn't. The coincidental similarity in functional form (domain and normalizing constants notwithstanding) obscures the very different mechanisms each represent.<div><br></div><div>The ambiguous name of the method `power` instead of `power_function` is my fault. You have my apologies.<br><br>--<br>Robert Kern</div></div>