matlab中normpdf用法

normpdf函数是Matlab中用来计算正态分布概率密度函数的函数，其语法如下：

y = normpdf(x, mu, sigma)

其中，x是输入的变量，可以是一个数值或者向量；mu是正态分布的均值；sigma是正态分布的标准差。函数返回一个与x相同大小的矩阵，表示在正态分布下，x中每个元素的概率密度值。

例如，如果要计算一个均值为2、标准差为3的正态分布在x=1,2,3处的概率密度值，可以使用如下代码：

x = [1 2 3];
mu = 2;
sigma = 3;
y = normpdf(x, mu, sigma)

运行后，y的值为：

y = 0.1258 0.1320 0.1258

表示在正态分布下，x=1,2,3处的概率密度分别为0.1258, 0.1320和0.1258。

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matlab normpdf函数用法

matlab的normpdf函数是用来计算正态分布概率密度函数的函数。它的语法为：y = normpdf(x,mu,sigma)，其中x表示要计算的数值，mu表示分布的平均值，sigma表示分布的标准差。函数返回在给定位置x处的概率密度，即y。

matlab normpdf函数

### MATLAB `normpdf` 函数的使用方法

在 MATLAB 中，`normpdf` 是用于计算正态分布概率密度函数 (PDF) 的内置函数。此函数返回指定均值 (`mu`) 和标准差 (`sigma`) 下给定数据点的概率密度值。

#### 基本语法

Y = normpdf(X,mu,sigma)

- **X**: 数据向量或矩阵，表示要评估 PDF 的位置。
- **mu**: 正态分布的均值，默认为0。
- **sigma**: 正态分布的标准差，默认为1。

如果存在同名自定义函数覆盖了默认的 `normpdf` 函数，则可以通过命令确认当前使用的具体实现[^1]:

which normpdf

#### 示例代码
下面是一个简单的例子来展示如何使用 `normpdf` 计算不同参数下的正态分布：

% 定义变量范围
x_values = -3:0.1:3;

% 设置不同的 mu 和 sigma 参数组合
mus = [-2 0 2];
sigmas = ones(1,length(mus));

figure;
hold on;
for i=1:length(mus)
    y_values = normpdf(x_values, mus(i), sigmas(i));
    plot(x_values,y_values);
end
title('Normal Distribution with Different Means');
xlabel('Values of X'); ylabel('Probability Density');
legend({'\mu=-2', '\mu=0', '\mu=2'});
grid on;
hold off;

该脚本绘制了三个具有相同方差但不同期望值的正态分布曲线图。