用guide显示高斯分布概率
时间: 2024-08-13 19:04:58 浏览: 26
在Python中,你可以使用matplotlib库中的`hist`函数来可视化高斯分布(也称为正态分布)的概率密度。Guide通常是指更专业的数据分析或机器学习软件包,如seaborn或scipy等,它们提供了更高级的绘图功能。以下是一个简单的例子,展示如何使用matplotlib创建一个高斯分布的直方图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 设置随机数生成种子以获得可重复的结果
np.random.seed(0)
# 生成正态分布的数据
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
data = norm.pdf(np.linspace(-3, 3, 100), loc=mu, scale=sigma)
# 创建直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g') # 密度直方图,alpha设置透明度
x = np.linspace(-3, 3, 100)
plt.plot(x, norm.pdf(x, mu, sigma), 'r', linewidth=2) # 绘制理论的高斯曲线
# 设置标题和标签
plt.title('Gaussian Distribution with mean = {} and std deviation = {}'.format(mu, sigma))
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
# 显示图形
plt.show()
```