plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) plt.title('Standard Normal Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 通过上述代码,我们可以生成1000个标准正态分布的随机数,并绘制直方图和标准正态分布的概率密度函数,从而更直观地理解标准正态分布的特性。 六、总结 本文介绍了使用NumP...
标准正态分布 标准正态分布(Standard Normal Distribution)是正态分布的一种特殊形式,具有均值为 0、标准差为 1 的特性。其概率密度函数记作φ ( z ) \varphi(z)φ(z),其中z zz表示标准正态随机变量。且该曲线在均值 0 处取得峰值,并对称于均值。 正态分布与标准正态分布之间存在着一种转换关系;标准化是...
步骤3:添加标题、标签和图例 plt.title('Standard Normal Distribution Histogram')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')plt.legend(['Standard Normal Distribution']) 1. 2. 3. 4. 步骤4:显示直方图 plt.show() 1. 3. 序列图 开发者小白开发者小白请求教程解释步骤开始实现实现完成检查并指导 4. 类...
importnumpyasnp random_number=np.random.standard_normal()print(random_number) 1. 2. 3. 4. 5. 运行上述代码会生成一个服从标准正态分布的随机数,并将其打印出来。 如果要生成多个符合标准正态分布的随机数,可以使用random.standard_normal()方法的size参数指定生成随机数的数量。下面是一个生成10个随机数的...
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian...若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ...
x=np.linspace(-4,4,100)y=stats.norm.pdf(x,0,1)plt.plot(x,y,'b-',label='Standard Normal Distribution')plt.title('Standard Normal Distribution - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Probability Density')plt.legend()plt.grid(True)plt.show() ...
s1= np.random.standard_normal(size=1000)#标准正态plt.subplot(1, 2, 1) plt.hist(s1) plt.subplot(1, 2, 2) plt.hist(s)#Scipy版本stats.norm.rvs(0., 1., size=100) 2. 计算pdf和cdf #计算正态分布N(0,1)的PDF,CDFx = np.linspace(-3,3,1000) ...
suptitle('Standard Normal Distribution', fontsize=16) plt.show() 总结 这是用于生成这些图的 plotly 和 seaborn 中方法和属性的备忘单。 Plot type plotly seaborn Simple bar graph express bar barplot Grouped bar graph color attribute and barmode=’group’ hue attribute Stacked bar graph color ...
(mean+/-3*sigma)lineColor: The color of standard normal distribution (default:"k")标准正态分布(折线图)颜色(默认黑色)histColor: The color of true distribution of original data (default:"k") 原数据分布(柱状图)颜色(默认黑色)partNum: The number of the hists (default:5) 分段数(默认5)img...
sample_size = 10000 # 样本数量 data = np.random.normal(mean, std_dev, sample_size) # 使用Seaborn创建标准正态分布的直方图 sns.histplot(data, kde=True, color="skyblue") # 添加标签和标题 plt.xlabel("Values") plt.ylabel("Frequency") plt.title("Standard Normal Distribution") # 显示图表 ...