使用Python繪制三種概率曲線詳解
更新時間：2022年03月23日 09:38:54 作者：hhh江月
這篇文章主要為大家分享了如何利用Python實現(xiàn)概率曲線的繪制，文中繪制了正態(tài)分布的曲線和指數(shù)分布的曲線，感興趣的可以了解一下
曲線一
解釋
這里是使用matplotlib來繪制正態(tài)分布的曲線。
代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def test1(n, m=500):
out = []
result = np.random.normal(1, 5, n * m)
print(result)
for i in range(m):
average0 = 0
for j in range(n):
average0 += result[n * i + j]
if j == n - 1:
out.append(average0 / n)
average0 = 0
print(out)
plt.hist(out,bins=25)
plt.title("test (1)")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("rate")
plt.show()
test1(5)曲線二
解釋
這里使用了matplotlib.pyplot來實現(xiàn)指數(shù)分布的繪制，具體的代碼實現(xiàn)參見下面所示：
代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def test2(n, m=500):
out0 = []
result0 = np.random.exponential(scale=1, size=n * m)
# print(result0)
for i in range(m):
average000 = 0
for j in range(n):
average000 += result0[n * i + j]
if j == n - 1:
out0.append(average000 / n)
average000 = 0
# print(out0)
plt.hist(out0,bins=25)
plt.show()
test2(5)曲線三
代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def test3(n1, m111=500):
out11 = []
# np.random.standard_t
result11 = np.random.standard_t(1, size=n1 * m111)
# print(result)
for i in range(m111):
average0 = 0
for j in range(n):
average0 += result11[n1 * i + j]
if j == n - 1:
out11.append(average0 / n1)
average0 = 0
# print(out11)
plt.hist(out11,bins=20)
plt.title("test (3)")
plt.show()
test3(30)到此這篇關于使用Python繪制三種概率曲線詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python概率曲線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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