5)) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") plt.s...
5. 绘制拟合分布的PDF（概率密度函数）f.plot_pdf(Nbest=5,lw=2,method='sumsquare_error')6. 汇...
lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5)) plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=0, σ=1") ax.set_xticks(np.arange(min(X), max(X))) std =0.5 mean =0 lognorm_distribution...
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% 的数据落在平均值的两个标准差内。 99.7% 的数据落在平均值的三个...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import betadef beta_distribution(a, b, size=1000): return np.random.beta(a, b, size)a = 2b = 5size = 1000samples = beta_distribution(a, b, size)x = np.linspace(0, 1, 100)y = beta.pdf(x, a, b)plt.plot(...
import scipy.stats as ssimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltflips = 20success = range(flips)distribution = ss.distributions.binom.pmf(success, flips, 0.5)plt.hist(success, flips, weights=distribution)plt.xlim(, flips)如果将pmf函数中的参数改为0.7，就相当于一个不均匀硬币，画图...
cdf,累积分布函数(Cumulative Distribution Function),pdf的积分。 ppf,百分点函数(Percent Point Function),cdf的倒数。 pmf,概率质量函数(Probability Mass Function),离散型随机变量的概率。 正态分布的各种函数 前言 使用numpy.random.generator的Generator类 默认导入 import numpy as np from scipy import stats impo...
import scipy.stats as st import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 按照给定目标分布f,提议分布g,按照MH算法我们编写代码: def Metropolis(m, f, g, sigm): k = 0 x = np.zeros(m) u = np.random.rand(m) ...
from scipy.stats import bernoulli # 设置成功的概率p = 0.3 # 创建伯努利分布实例dist = bernoulli(p) # 计算1次试验中得到k次成功的概率k = 1prob = dist.pmf(k) print(f"在1次试验中得到{k}次成功的概率为: {prob}") 2、二项分布 二项分布(Binomial Distribution...
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% 的数据落在平均值的两个标准差内。