Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

转载  2017-12-04   作者:kevinelstri   我要评论
这篇文章主要介绍了Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候。。。 正态分布(Normaldistribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussiandistribution),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力。 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 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决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。其概率密度函数为: 我们通常所说的标准正态分布是的正态分布: 概率密度函数 代码实现:
# Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = math.sqrt(1) sig02 = math.sqrt(5) sig_u01 = math.sqrt(0.5) x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) x_01 = np.linspace(u - 6 * sig, u + 6 * sig, 50) x_02 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 10 * sig, 50) x_u01 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 1 * sig, 50) y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig) y_sig01 = np.exp(-(x_01 - u) ** 2 /(2* sig01 **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig01) y_sig02 = np.exp(-(x_02 - u) ** 2 / (2 * sig02 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig02) y_sig_u01 = np.exp(-(x_u01 - u01) ** 2 / (2 * sig_u01 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig_u01) plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2) plt.plot(x_01, y_sig01, "g-", linewidth=2) plt.plot(x_02, y_sig02, "b-", linewidth=2) plt.plot(x_u01, y_sig_u01, "m-", linewidth=2) # plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2,markersize=8) plt.grid(True) plt.show()
总结 以上就是本文关于Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他Python算法相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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