怎么在Python中實現(xiàn)正態(tài)分布-創(chuàng)新互聯(lián)

今天就跟大家聊聊有關怎么在Python中實現(xiàn)正態(tài)分布，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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Python主要用來做什么

Python主要應用于：1、Web開發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學研究；3、網(wǎng)絡爬蟲；4、嵌入式應用開發(fā)；5、游戲開發(fā)；6、桌面應用開發(fā)。

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

若隨機變量X服從一個數(shù)學期望為、標準方差為的高斯分布，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，其標準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。我們通常所說的標準正態(tài)分布是的正態(tài)分布：

概率密度函數(shù)

 

 

代碼實現(xiàn)：

# Python實現(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) # 標準差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()

看完上述內容，你們對怎么在Python中實現(xiàn)正態(tài)分布有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設計公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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