本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及…
步骤1:导入所需库 在Python中,生成正态分布随机数通常使用numpy库。因此,首先需要确保你已经安装了该库。可以使用以下命令安装: pipinstallnumpy matplotlib 1. 然后在你的Python代码中导入这些库: importnumpyasnp# 导入numpy库,用于数值计算importmatplotlib.pyplotasplt# 导入matplotlib库,用于绘制图形 1. 2. 步骤2...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline 直方图初判 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value']) print(s.head()) # 创建随机数据 fig = plt.figure(figsize = (10,6...
numpy 函数可用于准备属于正态分布或高斯分布的数组。该函数的用途非常广泛,允许您定义各种参数来影响数组。在引擎盖下,Numpy确保生成的数据是正态分布的。random.normal 让我们看一下该函数的工作原理: # Understanding the syntax of random.normal()normal(loc=0.0,# The mean of the distributionscale=1.0,# Th...
import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import numpy as np import pandas as pd Norm=np.random.normal(size=50) Norm array([-0.215314459050976, 0.4781224097404988, -0.32750406401280474, 0.04817325225524326, -0.5120890012324766, -1.2686857658917123, 1.0521075326028937, 0.6978514644313876, 0.7712990135...
#Python实现正态分布#绘制正态分布概率密度函数importmathimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt u= 0#均值μu01 = -2sig= math.sqrt(0.2)#标准差δsig01 = math.sqrt(1) sig02= math.sqrt(5) sig_u01= math.sqrt(0.5) x= np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) ...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import normmu = 50 # 均值sigma = 10 # 标准差# 生成正态分布随机数samples_normal = np.random.normal(mu, sigma, 10000)# 绘制正态分布的概率密度函数图形x_normal = np.linspace(0, 100, 500) # x轴范围y_normal = norm.pdf(...
Line20-24:利用numpy函数求出箱型图中的四分之一和四分之三分位的值 Line25-30:利用前面所讲到的公式求出箱型图中上下边缘的值,也是该方法的终极目的 调用方在调用该函数时只需按规则传入对应的参数,拿到该方法返回的上下边缘值对页面上返回的数据进行区间判断即可。
# 设定图例、标题和轴标签plt.legend()plt.title('Chi-Squared Distribution')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Probability Density') # 显示图像plt.show() 计算卡方统计量和自由度,以及p值 importnumpyasnpfromscipyimportstats # 设定观察频数observed = np.array([[10,10,20]...
1Sample =[]2i =03with open("Raw.txt","r", encoding="utf-8") as f:4TS =f.readlines()5whilei <len(TS):6Sample.append(int(TS[i]))7i += 18i =0910NorN = int(input("输入1位求非标准正太分布,输入0位求标准正太分布"))11importnumpy as np12#求非标准的正太分布13ifNorN == 1:...