在这一步我们将使用matplotlib库绘制二维正态分布图。 importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制散点图plt.scatter(data[:,0],data[:,1])plt.title('2D Normal Distribution')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 引用形式的描述信息:使用matplotlib库绘制二维正态分布图...
2])cov=np.array([[1,0.5],[0.5,2]])# 生成二维正态分布数据data=np.random.multivariate_normal(mean,cov,1000)# 绘制散点图plt.scatter(data[:,0],data[:,1],alpha=0.5)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Scatter Plot of 2D Normal Distribution')plt...
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") plt.show() 对于正态分布来说。经验规则告诉我们数据的百分比落在平均值的一定数量的标准偏差内。这些百分比是: 68% 的数据落在平均值的一个标准差内。 95% 的数据落在平均值...
plt.colorbar() plt.title('2D Gaussian Distribution with Color Bar') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.show() 2、添加数据点 在等高线图上叠加实际生成的数据点,这样可以更直观地展示数据分布情况。 plt.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis') plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1...
对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是...
其实利用Python可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。 Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)的参数中,loc、scale分别对应公式中的期望值μ,标准差σ,默认呈标准正态分布(μ=0,σ=1),size指输出的值的数量,默认为None时只输出一个值。numpy.random.normal()可以直接返回以正态分布提取的随机数组,因此无需采用循环遍历,如下所示: ...
model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,...
(Distribution)关系图 21、连续变量堆积直方图(Stacked Histogram for Continuous Variable) 22、类别变量堆积直方图(Stacked Histogram for Categorical Variable) 23、密度图(Density Plot) 24、带直方图的密度图(Density Curves with Histogram) 25、山峰叠峦图(Joy Plot) 26、分布点图(Distributed Dot Plot) 27、箱...
原文:Hands-On Transfer Learning with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3