1.正态分布简介
正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution),是一个非常重要也非常常见的连续概率分布。正态分布大家也都非常熟悉,下面做一些简单的介绍。
假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ、尺度参数为σσ的正态分布,则可以记为:
而概率密度函数为
2.在python中画正态分布直方图
先直接上代码
import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt def demo1(): mu ,sigma = 0, 1 sampleNo = 1000 np.random.seed(0) s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo) plt.hist(s, bins=100, normed=True) plt.show()
上面是一个标准正态分布的直方图。最后输出的图像为:
很多同学心里会有疑惑:这个图像看上去虽然是有点奇怪,虽然形状有点像正态分布,但是差得还比较多嘛,不能算是严格意义上的正态分布。
为什么会有这种情况出现呢?其实原因很简单,代码中我们设定的smapleno = 1000。这个数量并不是很大,所以整个图像看起来分布并不是很规则,只是有大致的正态分布的趋势。如果我们将这个参数加大,相当于增加样本数量,那么整个图像就会更加接近正态分布的形状。跟抛硬币的原理一致,抛的次数越多,正面与反面的出现概率更接近50%。
如果我们将sampleno设置为1000000,分布图像如下。
下面这个图像是不是看起来就漂亮多了!
3.画直方图与概率分布曲线
import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt def demo2(): mu, sigma , num_bins = 0, 1, 50 x = mu + sigma * np.random.randn(1000000) # 正态分布的数据 n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=True, facecolor = 'blue', alpha = 0.5) # 拟合曲线 y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma) plt.plot(bins, y, 'r--') plt.xlabel('Expectation') plt.ylabel('Probability') plt.title('histogram of normal distribution: $\mu = 0$, $\sigma=1$') plt.subplots_adjust(left = 0.15) plt.show()
最后得到的图像为:
以上这篇在python中画正态分布图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
python,正态分布,图像
P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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