Python如何繪制概率分布直方圖淺析
更新時間：2021年12月16日 08:58:03 作者：hhh江月
項目中在前期經常要看下數據的分布情況,這對于探究數據規(guī)律非常有用,概率分布表示樣本數據的模樣,使用Python繪制頻率分布直方圖非常簡潔,因為用的頻次非常高,這篇文章主要給大家介紹了關于Python如何繪制概率分布直方圖的相關資料,需要的朋友可以參考下
前言
直方圖是一個可以快速展示數據概率分布的工具，直觀易于理解，并深受數據愛好者的喜愛。大家平時可能見到最多就是 matplotlib，seaborn 等高級封裝的庫包，類似以下這樣的繪圖。
一、代碼
1、案例一
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0] Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0] P = np.ones(1000) P[:600] = 0 np.random.shuffle(P) # print(P) Z = X + Y * P plt.hist(Z, density=True, bins=150) plt.show()
2、案例二
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 1000
# p = 0.4
U = []
for i in range(1000):
X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0]
Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0]
P = np.ones(n)
P[:600] = 0
np.random.shuffle(P)
Z = X + Y * P
a = 1 / pow(n * np.var(Z), 1/2)
b = sum(Z) - n * np.mean(Z)
u = a * b
U.append(u)
plt.hist(U, density=True, bins=60)
plt.show()
二、運行效果
1、案例一
2、案例二
總結
到此這篇關于Python如何繪制概率分布直方圖的文章就介紹到這了,更多相關Python繪制概率分布直方圖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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