Python數據可視化實現正態(tài)分布（高斯分布）
更新時間：2019年08月21日 11:24:41 作者：墨竹 | kevinelstri
這篇文章主要介紹了Python數據可視化實現正態(tài)分布（高斯分布），文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
正態(tài)分布（Normal distribution）又成為高斯分布（Gaussian distribution）
若隨機變量X服從一個數學期望為
、標準方差為
的高斯分布，記為：
則其概率密度函數為：
正態(tài)分布的期望值決定了其位置，其標準差
決定了分布的幅度。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(tài)分布是
的正態(tài)分布：
概率密度函數
代碼實現：
# Python實現正態(tài)分布 # 繪制正態(tài)分布概率密度函數 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 標準差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()
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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