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 ...
覆盖的分布（distribution）范围：覆盖的分布来自于科学计算库Scipy，共计80个，详见：https://docs.scipy...
plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=0, σ=1") ax.set_xticks(np.arange(min(X), max(X))) std =0.5 mean =0 lognorm_distribution = stats.lognorm([std], loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) 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% 的数据落在平均值的两个标准差内。 99.7% 的数据落在平均值的三个...
cumulative_distribution(degrees,title,xlabel,color):# Calculate the cumulative distributiondegree_counts=Counter(degrees)degree_values=sorted(set(degrees))cumulative_distribution=np.cumsum([degree_counts[x]forxindegree_values[::-1]])[::-1]/len(degrees)# Plot the cumulative distribution on a log-...
3. 加载并返回my_package/sub_package/module_a.py中的顶级定义。 通过这样的过程,__init__.py文件不仅标志着一个目录为包,还提供了在导入包时执行初始化代码的机会。接下来的章节将进一步探讨__init__.py文件的重要作用及其高级应用。 第2章 __init__.py 文件的重要性 ...
density=True,alpha=0.7)plt.grid(True)plt.title("Gaussian Distribution")plt.xlabel("Value")plt.ylabel("Probability Density")plt.show()mu=0# 均值sigma=1# 标准差size=1000# 随机数的数量gaussian=GaussianDistribution()random_nums=gaussian.generate_random_nums(mu,sigma,size)gaussian.plot_distribution(...
卡方分布(Chi-Square Distribution)。卡方分布的参数是u自由度,记作 : 其中u=n-k,k为限制条件数。卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布,当自由度u很大时,X^2分布近似为正态分布。数学表达式入下 : 其中k代表自由度 , 它是一个gamma函数,是整数k的封闭形式。卡方检验的基本思想就是观察并检验统计样...
Plot the distribution All these fancy visualizations have put us on a sidetrack. We still have to solve the million-dollar problem:What are the odds that you'll reach 60 steps high on the Empire State Building? Basically, you want to know about the end points of all the random walks ...
Distribution + Violin + Density + Histogram + Boxplot + Ridgeline + Beeswarm Correlation + Scatterplot + Heatmap + Correlogram + Bubble + Connected Scatter + 2D Density Ranking + Barplot + Spider / Radar + Wordcloud + Parallel + Lollipop ...