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
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]