时间:2021-05-22
如下所示:
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy import statsfrom matplotlib import stylestyle.use('fivethirtyeight')mu_params = [-1, 0, 1]sd_params = [0.5, 1, 1.5]x = np.linspace(-7, 7, 100)f, ax = plt.subplots(len(mu_params), len(sd_params), sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8))for i in range(3): for j in range(3): mu = mu_params[i] sd = sd_params[j] y = stats.norm(mu, sd).pdf(x) ax[i, j].plot(x, y) ax[i, j].plot(0,0, label='mu={:3.2f}\nsigma={:3.2f}'.format(mu,sd), alpha=0) ax[i, j].legend(fontsize=10)ax[2,1].set_xlabel('x', fontsize=16)ax[1,0].set_ylabel('pdf(x)', fontsize=16)plt.suptitle('Gaussian PDF', fontsize=16)plt.tight_layout()plt.show()以上这篇python高斯分布概率密度函数的使用详解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。
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正态分布和置信区间正态分布(NormalDistribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下:置信区间是对该区间能包含
计算概率分布的相关参数时,一般使用scipy包,常用的函数包括以下几个:pdf:连续随机分布的概率密度函数pmf:离散随机分布的概率密度函数cdf:累计分布函数
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath#Python实现正态分布#绘制正态分布概率密度函数u
多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下:这就是多元正态分布的定义,均值好理解,就是高斯分布的概率分布值最大的位置,进行采样时也
python的numpy能生成一定概率分布的随机数,但如果需要更具体的概率密度,累积概率,就要使用scipy.stats。scipy.stats用于统计分析,统