mu=0,sigma=1):return(1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)))*np.exp(-((x-mu)**2)/(2*sigma**2))# 设置均值和标准差mu=0sigma=1# 设置x的范围x=np.linspace(-5,5,1000)y=gaussian_distribution(x,mu,sigma)# 绘制高斯分布曲线plt.plot(x,y)plt.title('Gaussian Distribution (mu=0, sigma=1)'...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipy.statsasstdefplot_gaussian_distribution(means,stds,n_basesample=1000,alpha_line=0.5,alpha_fill=0.6):"""Args:means: list of meanstds: list of standard deviationn_basesample: num of samplealpha_line: transparency of linealpha_fill transparency of...
mu+3*sigma,100)# 计算对应的y数据点y=(1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)))*np.exp(-0.5*((x-mu)/sigma)**2)# 绘制高斯分布曲线plt.plot(x,y,color='blue',label='Gaussian Distribution')plt.title('Gaussian Distribution Curve')plt.xlabel('x')plt.ylabel...
3、正态分布的概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)的对比 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsmu,sigma=0,1x=np.linspace(mu-3*sigma,mu+3*sigma,100)y_pdf=stats.norm.pdf(x,mu,sigma)y_cdf=stats.norm.cdf(x,mu,sigma)fig,ax1=plt.subplots()ax1.plot(x,y_pdf,'b-...
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。
(x,y)# Pack X and Y into a single 3-dimensional arraypos=np.empty(X.shape+(2,))pos[:,:,0]=Xpos[:,:,1]=YZ=multivariate_gaussian(mu_v,sigma_v,pos)ax1=fig.add_subplot(122,projection='3d')ax1.plot_surface(X,Y,Z)plt.suptitle('Figure 2:Sampled and Ground Truth Distribution in...
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),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...
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料; 其次,如下图中所示的:分位数、中位数、众数等; 再者,就是今天要重点介绍的箱型图,如下图所示 待会要分享的Python程序就是对箱型图中上下边缘值的计算实现。
正态分布(Normal Distribution)又称为高斯分布(Gaussian Distribution),是概率论和统计学中最为重要的概率分布之一。正态分布的概率密度函数具有钟形曲线的形状,呈现对称性。 正态分布 正态分布由两个参数完全确定: μ \muμ(均值):决定曲线的中心位置
plt.title('Gaussian Probability Density Function') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability Density') plt.show() #计算高斯分布的累积分布函数 cdf_vals = norm.cdf(x_vals, mu, sigma) #绘制累积分布函数图形 plt.plot(x_vals, cdf_vals) plt.title('Gaussian Cumulative Distribution Function') ...