Python資料視覺化實現正態分佈(高斯分布)

2022-10-04 16:27:19 字數 1442 閱讀 1127

正態分佈(normal distribution)又成為高斯分布(gaussian distribution)

若隨機變數x服從乙個數學期望為

、標準方差為

的高斯分布,記為:

則其概率密度函式為:

正態分佈的期望值

決定了其位置,其標準差

決定了分布程式設計客棧的幅度。因其曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是

的正態分佈:

概率密度函式

**實現:

# python實現正態分佈

# 繪製正態分佈概率密度函式

u = 0 # 均值

u01 = -2

sig = math.sqrt(0.2) # 標準差

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 = nyncklhuvfp.linspace(u - 10 * sig, u + 10 * sig, 50)

x_u01 = npyncklhuvf.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程式設計客棧-", linewidth=2)

plt.plot(x_u01, y_sig_u01, "m-", linewidth=2)

# plt程式設計客棧.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2,markersize=8)

plt.grid(true)

plt.show()

本文標題: python資料視覺化實現正態分佈(高斯分布)

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Python 資料視覺化

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