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,...
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 H...
然后,使用plot函数绘制曲线: # 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pl...
1.正态分布(Normal Distribution) 1.1正态分布简介 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...
plt.plot(x, y_sig,"r-", linewidth=2) plt.grid(True) plt.show() 概率密度函数 #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) ...
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,使得图形更加美观和易读。
importmatplotlib.pyplotasplt# 生成横坐标数据x=np.linspace(-3,3,1000)# 绘制正态分布曲线plt.plot(x,normal_dist.pdf(x))plt.title('Normal Distribution')plt.xlabel('x')plt.ylabel('Probability Density')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5.
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) 1、正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值。 2、正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 。 3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。 3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 代码语言:ja...
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...