matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种类型的图表和可视化。在matplotlib中,计算histogram的密度可以通过使用density参数来实现。 density参数是一个布尔值,默认为False。当设置为True时,histogram的高度将被归一化为概率密度函数(Probability Density Function,PDF),使得直方图的面积等于1。这样可以将直方图的高度与数据...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats x=np.linspace(-4,4,100)y_pdf=stats.norm.pdf(x,0,1)y_cdf=stats.norm.cdf(x,0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(x,y_pdf,'b-',label='PDF')ax1.set_title('Probability Density Function - ho...
1,1000)# 创建累积直方图plt.hist(data,bins=30,cumulative=True,density=True,label='Cumulative')# 设置图表标题和标签plt.title('Cumulative Histogram - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Cumulative Frequency')plt.legend()# 显示图表plt.show()...
n1,bins1,patches1=plt.hist(x1,50,density=True,facecolor='g',alpha=1)n2,bins2,patches2=plt.hist(x2,50,density=True,facecolor='r',alpha=0.2)# n:概率值;bins:具体数值;patches:直方图对象。 plt.xlabel('Smarts')plt.ylabel('Probability')plt.title('Histogram of IQ')plt.text(110,.025,r'...
[0], width=10, facecolor='black') titlename= easygui.enterbox(msg='write graph title', title='', default='', strip=True, image=None, root=None) plt.title(titlename) plt.ylabel('Probability Density Function') plt.xlabel('Distance from 90m Contour Line(nm)') plt.ylim([0,1]) plt....
defmy_plot(label0=None,label1=None,ylabel='probability density function',fn=None): defdecorate(f): @wraps(f) defmyplot(): fig=plt.figure(figsize=(16,9)) ax=fig.add_subplot(111) x,y,y1=f() ax.plot(x,y,linewidth=2,c='r',label=label0) ...
它的概率密度函数(Probability Density Function,简称PDF)在数学上可以表示为: f(x|μ,σ) = (1 / (σ * √(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2 * σ^2)) 其中,x 是随机变量的取值,μ 是均值(表示分布的中心位置),σ 是标准差(表示分布的离散程度)。 np.random.normal 函数的语法如下: numpy...
The probability density function of the uniform distribution is p(x) = \frac{1}{b - a} 指数分布:X~e(scale) exponential(scale,size) #指数分布 1. 事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程 The exponential distribution is a continuous analogue of the geometric distribution. ...
import numpy as np data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='b') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability') plt.title('Probability Distribution Function') plt.show() 复制代码 这段代码将创建一个包含1000个从均值为...
X~MVN(μ,[Σ]), its probability density function is the following: where det(·) denotes the determinant. The term (x–μ)T[Σ]-1(x–μ) is called the squared Mahalanobis distance, which measures how far away an observation x is from its distribution’s mean, scaled by a multi-...