4、Q-Q图(Quantile-Quantile Plot) Q-Q图是用来比较两个概率分布的图形方法。它经常被用来检验数据是否符合正态分布。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats# 生成正态分布数据np.random.seed(1234)data=np.random.normal(0,1,1000)# 创建Q-Q图fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,...
使用matplotlib.pyplot.plot函数绘制由x和y值形成的曲线。 python plt.plot(x, y, color='blue', label='Normal Distribution') 添加标题和轴标签: 使用plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel添加图形的标题和坐标轴标签。 python plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability...
正态分布(Normal Distribution)又名高斯分布(Gaussian Distribution),被广泛使用在数理建模及金融工程等领域,是人们最常用的描述连续性随机变量的概率分布。在数理金融研究中,收益率等变量的分布常常假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。由于正态分布的概率密度曲线呈钟形,人们经常称正态分布曲线为钟...
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) 添加图例和标签 plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 在上面的代码中,plt.hist函数用于绘制直方图,表示生成的正态分布数据的频率分布。plt.plot函数用于绘制理论上的正态分布曲线。通过调整图形的样式和添加标签,使得...
plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability') plt.show() 在上面的代码中,我们使用seaborn.histplot函数绘制了数据的直方图,并添加了核密度估计曲线(kde=True)。seaborn库的绘图接口非常简洁,只需要一行代码就可以绘制出美观的正态分布曲线图。
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...
# 绘制直方图plt.hist(data,bins=50,density=True,alpha=0.5)# 绘制曲线x=np.linspace(-4,4,100)y=np.exp(-x**2/2)/np.sqrt(2*np.pi)plt.plot(x,y)# 添加标题和标签plt.title('Normal Distribution')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Probability Density')# 显示图形plt.show() ...
x=np.linspace(-4,4,100)y=stats.norm.pdf(x,0,1)plt.plot(x,y,'b-',label='Normal Distribution')plt.fill_between(x,y,where=(x>=-1)&(x<=1),color='red',alpha=0.3)plt.fill_between(x,y,where=(x>=-2)&(x<=2),color='yellow',alpha=0.2)plt.title('Normal Distribution with ...
正态分布(Normaldistribution) 也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussiandistribution) 最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
NormalDistribution : generate_data() : np.array NormalDistribution : plot_distribution() 在类图中,我们定义了一个NormalDistribution类,其中包含均值、标准差和数据等属性,以及生成数据和绘制分布曲线等方法。 状态图 以下是正态分布曲线拟合的状态图示例: ...