Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2)是哪个数学公式?并给出该公式?
时间: 2023-07-23 07:14:39 浏览: 52
这是高斯函数(Gaussian function),也称为正态分布函数(normal distribution function)或者钟形曲线(bell curve)。它的数学公式为:
$G_y = \frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma_y} e^{-\frac{1}{2} (\frac{y}{\sigma_y})^2}$
其中,$\sigma_y$和$y$是变量,$e$是自然常数,$G_y$是函数的输出。
相关问题
Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2)是哪个数学公式
这是高斯函数(Gaussian function),也称为正态分布函数(normal distribution function)或者钟形曲线(bell curve)。它是一种连续分布函数,常用于统计学、概率论、自然科学、社会科学等领域中描述随机变量的分布。这个函数的形状为钟形曲线,左右对称,且均值、方差是函数的两个重要参数。
dfun=1/np.sqrt(2*np.pi)/sigma*exp(-1/2/sigma**2*(x-mu)**2)
这是一个数学公式,用于计算正态分布的概率密度函数。下面是一个使用Python进行演示的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normal_distribution(x, mu, sigma):
return 1 / np.sqrt(2 * np.pi) / sigma * np.exp(-1 / 2 / sigma**2 * (x - mu)**2)
x = np.linspace(-10, 10, 100)
mu = 0
sigma = 1
y = normal_distribution(x, mu, sigma)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Normal Distribution')
plt.show()
```
这段代码使用NumPy库计算正态分布的概率密度函数,并使用Matplotlib库绘制了概率密度函数的图形。
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