Python每日学习,均匀分布,逻辑分布,并用Seaborn 均匀分布 uniform Distribution 用于描述每个事件发生的机会均等的概率。参数a = 0 b =1 size等于生成的数据列表。 from numpy import random x = random.uniform(size=(2, 3)) print(x) 输出[[0.5399948 0.53920865 0.46084329] [0.65375328 0.05446607 0.18362073]]...
importmatplotlib.pyplotasplt x_values=random_numbers_counter.keys()y_values=random_numbers_counter.values()plt.bar(x_values,y_values)plt.xlabel('Random Number')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Uniform Distribution')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 总结 通过上述步骤,我们...
均匀分布(uniform distribution)指随机点落在区间[a,b]之间任一点的机会是均等的,从而在相等的小区间上的概率相等,即在任一区间[a,b]上,随机变量x的概率密度函数为一常数。 1、均匀随机数 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...
defuniform_distribution(a,b,size=1000):returnnp.random.uniform(a,b,size)a=0b=1size=1000samples=uniform_distribution(a,b,size)plt.hist(samples,bins=30,density=True)plt.title("Uniform Distribution")plt.show() 正态分布 正态分布是概率论与统计学中最重要的连续概率分布之一,也称为高斯分布。 正...
随机变量(Random Variable) 密度函数(Density Functions) 伯努利分布(Bernoulli Distribution) 二项式分布(Binomial Distribution) 均匀分布(Uniform Distribution) 泊松分布(Poisson Distribution) 正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution)
ax[1].plot(X_continuous, continuous_uniform_pdf) ax[1].set_xlabel("X") ax[1].set_ylabel("Probability") ax[1].set_title("Continuous Uniform Distribution") plt.show() 高斯分布 高斯分布可能是最常听到也熟悉的分布。它有几个名字:有人称它为钟...
np.random.uniform方法生成均匀分布的随机数。 np.random.normal方法生成正态分布的随机数。 np.random.exponential方法生成指数分布的随机数。 最后,通过plt.hist方法绘制直方图,展示每种分布的随机数。 状态图 在实现随机数生成的过程中,可能会涉及不同的状态或流程。以下是一个状态图的示例,展示了生成随机数的基本...
随机变量(Random Variable) 密度函数(Density Functions) 伯努利分布(Bernoulli Distribution) 二项式分布(Binomial Distribution) 均匀分布(Uniform Distribution) 泊松分布(Poisson Distribution) 正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution)
随机变量(Random Variable) 密度函数(Density Functions) 伯努利分布(Bernoulli Distribution) 二项式分布(Binomial Distribution) 均匀分布(Uniform Distribution) 泊松分布(Poisson Distribution) 正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution)
β分布(Beta Distribution) β分布是一个取值在 [0, 1] 之间的连续分布,它由两个形态参数α和β的取值所刻画。 β分布的形状取决于α和β的值。贝叶斯分析中大量使用了β分布。 当将参数α和β都设置为1时,该分布又被称为均匀分布(uniform distribution)。尝试不同的α和β取值,看看分布的形状是如何变化的。