这段代码首先使用NumPy库生成一组正态分布的随机数,然后使用matplotlib库的hist函数绘制直方图。由于直方图是离散的,因此我们使用density=True参数将其转换为连续的概率密度函数。最后,我们使用plt.plot函数绘制理论上的正态分布曲线。除了上述代码外,还有一些Python绘图技巧可以帮助您更好地展示数据和可视化结果: 调整线条样...
# Python实现正态分布# 绘制正态分布概率密度函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltu=0# 均值μsig=np.sqrt(0.2)# 标准差δprint(sig)x=np.linspace(u-3*sig,u+3*sig,150)y=np.exp(-(x-u)**2/(2*sig**2))/(np.sqrt(2*np.pi)*sig)print(x)print("="*80)print(y)plt.plot(x,y...
# Modifying the Standard Deviation of a Normal Distributionfromnumpy.randomimportnormalimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns norm=normal(loc=100,scale=20,size=2000)sns.histplot(norm,kde=True)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这将返回以下分布: 如何在 Numpy 中更改正态分布...
服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。 1.绘制单个正太分布 # -*- coding: utf-8 -*- #原创公众号:pythonEducation import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as stats i...
要在Python中绘制正态分布图,可以按照以下步骤进行: 导入必要的Python库: 使用matplotlib.pyplot进行绘图。 使用numpy生成正态分布的数据。 使用scipy.stats中的norm函数计算正态分布的概率密度。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as stats 定义正态分布的均值和标准...
python绘制标准正态分布曲线 """ # === import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt def gd(x, mu=0, sigma=1): """根据公式,由自变量x计算因变量的值 Argument: x: array 输入数据(自变量) mu: float 均值 sigma: float 方差 """ left = 1...
正态分布是一种常见的概率分布,具有平均值和标准差.在带正态分布的直方图中,数据被分成不同的区间,每个区间的频数或频率可以用颜色或标签表示.这种图表通常用于分析一组数据在不同区间内的分布情况,以及数据是否符合正态分布. import numpy as np import matplotlib.py...
python语言绘图:绘制一组正态分布图 代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python === importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromscipyimportstatsimportseaborn as sns palette='muted'sns.set_palette(palette); sns.set_color_codes(palette) mu_params=...
可视化正态分布 Seaborn 库提供了便捷的函数来可视化分布,包括正态分布。 示例:绘制服从正态分布的数据的分布图: import seaborn as sns import numpy as np data = np.random.normal(size=1000) sns.distplot(data) plt.show() 应用 正态分布在许多领域都有应用,例如: ...