每个x坐标值绘制竖直线,竖直线y坐标最小值是0,y坐标值最大值是对应pList中的值官网文档:https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.vlines'''plt.vlines(X,0,pList)#x轴文本plt.xlabel('random: coin one')#y轴文本plt.ylabel('probability')#标题plt.title('Bernoulli: p=%.2f'%p...
8 我们用python来写一下这个代码: 1Sample =[]2i =03with open("Raw.txt","r", encoding="utf-8") as f:4TS =f.readlines()5whilei <len(TS):6Sample.append(int(TS[i]))7i += 18i =0910NorN = int(input("输入1位求非标准正太分布,输入0位求标准正太分布"))11importnumpy as np12#求...
plt.title('Bernoulli Distribution: p=%.2f' % p) #显示图形 plt.show() 二项分布 二项分布(Binomial Distribution)也是一种离散型概率分布,又称为「n 重伯努利分布」。 在n次独立重复的伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数,则X的可能取值为0,1,…,n,...
Test whether a sample differs from a normal distribution. This function tests the null hypothesis that a sample comes from a normal distribution. It is based on D'Agostino and Pearson's [1]_, [2]_ test that combines skew and kurtosis to produce an omnibus test of normality. Parameters --...
samples = np.random.normal(size=10000) mp.figure('Normal Distribution',facecolor='lightgray') mp.title('Normal Distribution', fontsize=20) mp.xlabel('Sample', fontsize=14) mp.ylabel('Occurrence', fontsize=14) mp.tick_params(labelsize=12) ...
五、概率分布(Probability Distribution) 1. 简单事件(Simple event)和样本空间(Sample space) 假设:同时投两枚硬币,计算各种情况出现的概率。 >>>from collections importCounter>>># 简单事件>>>d1=(0,1)# token1>>>d2=(0,1)# token2>>># 样本空间>>>s=[]>>>foriind1:>>>forjind2:>>>s.appe...
p2 = fig.add_subplot(122) #添加第二个子图# 绘制正态分布CDF曲线sample = np.random.normal(mean, std, size=10000)plt.hist(sample, cumulative=True, bins=1000, range=xrange,normed=True, histtype='step', lw=2, label='normal distribution')# 绘制数据的CDF曲线plt.hist(data, cumulative=True,...
plt.title("Distribution of Sample Means") plt.xlabel("Sample Mean") plt.ylabel("Frequency") plt.show() 这个例子展示了指数分布的样本均值趋向于正态分布。 5. 假设检验 进行t检验: fromscipyimportstats group1 = np.random.normal(0,1,100) ...
plt.hist(sample,bins=80,alpha=0.7,normed=True)#绘制直方图 plt.margins(0.02)# 根据公式绘制指数分布的概率密度函数lam=1/tau x=np.arange(0,80,0.1)y=lam*np.exp(-lam*x)plt.plot(x,y,color='orange',lw=3)#设置标题和坐标轴 plt.title('Exponential distribution, 1/lambda=10')plt.xlabel('tim...
(value)return random_integers # return the resultX = random_uniform_sample(num_iterations, [0, 99])# print(X)fig = plt.figure()plt.hist(X)plt.title(f"Check Uniform Distribution of {num_iterations} iterations")plt.xlabel("Numbers")plt.ylabel("N of each number")plt.xlim([0, 99])...