第七次作業

2022-04-27 23:52:32 字數 1691 閱讀 8150

numpy統計分布顯示

**:

from sklearn.datasets import

load_iris

import

matplotlib.pyplot as plt

import

numpy as np

iris_data =load_iris().data

iris_length = iris_data[:, 2]

#花瓣最大,平均,中值,均方差

print("

最大:"

, np.max(iris_length))

print("

平均:"

, np.mean(iris_length))

print("中值"

, np.median(iris_length))

print("

均方差:

", np.std(iris_length))

#用np.random.normal()產生乙個正態分佈的隨機數組,並顯示出來。

np.random.normal(1,3,100)

#np.random.randn()產生乙個正態分佈的隨機數組,並顯示出來。

np.random.randn(100)

#花瓣長度圖

# 正太分布圖

mu = np.mean(iris_length)

sigma = np.std(iris_length)

num = 150

normal_data = np.random.normal(mu,sigma,num)

count,bins,ignored = plt.hist(normal_data,30,normed=true,color="g")

plt.plot(bins,1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)),linewidth=2,color="b")

plt.show()

plt.scatter(np.linspace(1,150,num=150),iris_length,"

r") #

散點圖plt.show()

plt.polt(np.linspace(1,150,num=150),iris_length,linewidth=2,color="

g") #

曲線圖plt.show()

截圖:

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