importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 设置随机种子以便重现结果np.random.seed(42)# 生成随机数据data=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)# 使用seaborn绘制概率密度图sns.kdeplot(data,fill=True,color='blue')plt.title("Probability Density Function")plt.xlabel("Value")plt...
scale=1,size=1000)# 设置绘图风格sns.set(style="whitegrid")# 创建一个画布plt.figure(figsize=(10,6))# 绘制概率密度图sns.kdeplot(data,color='blue',fill=True,alpha=0.5)# 添加标题和标签plt.title('Probability Density Function',fontsize=15)plt.xlabel('Value',fontsize=12)plt....
python plt.show() # 保存图像 # plt.savefig('probability_density_plot.png') 综上所述,通过准备数据、导入库、绘制图表、添加标签和显示图像等步骤,你可以在Python中轻松绘制出概率密度图。以下是一个完整的示例代码,结合了上述所有步骤: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sci...
('Probability Density') plt.title('Failure Time Distribution of Electronic Device') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 计算并绘制可靠性函数 reliability = expon.sf(x, scale=mean_ttf) # 生存函数(1-CDF) plt.plot(x, reliability, 'g-', lw=2, label='Reliability Function') plt....
rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] def linear_function(x): return 2 * x + 1 x_values = range(-5, 6) y_values = [linear_function(x) for x in x_values] plt.plot(x_values, y_values) plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.title('一元一次函数图像') plt.grid...
'whitegrid') # 设置背景风格 sns.kdeplot(data, shade=True, color="r", alpha=0.5) # 绘制核密度估计图，shade为填充，color为颜色，alpha为透明度 使用matplotlib添加标题和标签 plt.title('Probability Density Function')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Density')显示图形 plt.show()
PMF。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_mass_function PDF:概率密度函数 它类似于连续变量的 PMF 版本。返回连续随机变量 X 在某个范围内的概率。 PDF。来源:https://byjus.com/maths/probability-density-function/ CDF:累积分布函数 返回随机变量 X 取小于或等于 x 的值的概率。
对于连续型随机变量,使用概率密度函数(probability density function简称PDF)来描述其分布情况 连续型随机变量的特点在于取任何固定值的概率都为0,因此讨论其在特定值上的概率是没有意义的,应当讨论其在某一个区间范围内的概率,这就用到了概率密度函数的概念 ...
PMF。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_mass_function PDF:概率密度函数 它类似于连续变量的 PMF 版本。返回连续随机变量 X 在某个范围内的概率。 PDF。来源:https://byjus.com/maths/probability-density-function/ CDF:累积分布函数 返回随机变量...
离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function)。离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二项分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等。 连续概率分布也称为概率密度函数(probability density function),它们是具有连续取值(例如一条实线...