plt.title('Normal Distribution') plt.show() 三、使用random库生成正态分布 Python自带的random库也可以生成正态分布,但它的功能不如numpy和scipy强大,适用于简单的需求。 1、基本用法 random.gauss函数用于生成单个正态分布样本。 import random mean = 0 # 均值
plt.hist(random_numbers,bins=30,density=True,alpha=0.6,color='g')# 绘制直方图plt.title('Normal Distribution Histogram')# 设置标题plt.xlabel('Value')# x轴标签plt.ylabel('Density')# y轴标签# 绘制正态分布曲线xmin,xmax=plt.xlim()# 获取x的范围x=np.linspace(xmin,xmax,100)# 生成从xmin到...
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...
random模块是Python中用于生成随机数的标准模块,其中的gauss()方法可以生成满足正态分布的随机数。gauss(mu, sigma)方法接受两个参数,分别代表正态分布的均值和标准差。下面是一个示例代码: importrandom mu=0# 均值sigma=1# 标准差num_samples=1000# 生成1000个随机数samples=[random.gauss(mu,sigma)for_inrange...
均匀随机数(简称随机数random)指的是计算机每次生成的数应该都是不一样的,是根据均匀分布原理产生的随机数,是随机抽样和随机模拟的基础。 numpy有两个等价函数(rand,uniform)可产生一个或一组均匀随机数。 正态分布及随机数图 正态分布(normal distribution)是统计分...
正态分布(Normal Distribution)又名高斯分布(Gaussiam Distribution),是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。在金融学研究中,收益率等变量的分布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)。因为形状的原因,正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。
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.title('Normal Distribution Curve') plt.legend() plt.show() 生成多维正态分布随机数 NumPy库还支持生成多维正态分布的随机数,这在多元统计分析中非常有用: # 设定均值向量和协方差矩阵 mean = [0, 0] cov = [[1, 0], [0, 1]] 生成二维正态分布随机数 ...
defnormal_distribution(mu,sigma,size=1000):returnnp.random.normal(mu,sigma,size)mu=0sigma=1size=1000samples=normal_distribution(mu,sigma,size)plt.hist(samples,bins=30,density=True)plt.title("Normal Distribution")plt.show() 指数分布 指数分布是一种连续型概率分布,用于描述独立随机事件发生的时间间隔...
8, 5)) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") ...