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Python數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布（高斯分布）

更新時(shí)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(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布（高斯分布），文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

正態(tài)分布（Normal distribution）又成為高斯分布（Gaussian distribution）

若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為、標(biāo)準(zhǔn)方差為的高斯分布，記為：

則其概率密度函數(shù)為：

正態(tài)分布的期望值決定了其位置，其標(biāo)準(zhǔn)差決定了分布的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是的正態(tài)分布：

概率密度函數(shù)

代碼實(shí)現(xiàn)：

# Python實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布
  # 繪制正態(tài)分布概率密度函數(shù)
  u = 0  # 均值μ
  u01 = -2
  sig = math.sqrt(0.2) # 標(biāo)準(zhǔn)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?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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