python 正态分布
时间: 2023-09-22 22:14:32 浏览: 33
的概率密度函数和累积分布函数分别是什么?
答:正态分布的概率密度函数是:f(x) = 1 / (σ√(2π)) * e^(-((x-μ)/σ)^2/2),其中μ为均值,σ为标准差;累积分布函数是:Φ(x) = (1/2) * (1 + erf((x-μ)/(σ√2))),其中erf为高斯误差函数。
相关问题
python正态分布
正态分布(Normal distribution),也称为高斯分布(Gaussian distribution),是统计学中最重要的连续概率分布之一。正态分布的概率密度函数由其均值μ和方差σ^2决定。在Python中,可以使用SciPy库中的stats模块来生成正态分布的随机数。以下是一个示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 生成正态分布的随机数
mean = 0 # 均值
std = 1 # 标准差
size = 1000 # 生成的随机数个数
data = np.random.normal(mean, std, size)
# 绘制直方图和概率密度函数曲线
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.7)
x = np.linspace(mean - 4*std, mean + 4*std, 100)
ax.plot(x, stats.norm.pdf(x, mean, std), 'r-', label='Normal Distribution')
ax.legend()
plt.show()
以上代码首先使用np.random.normal()函数生成1000个符合指定均值和标准差的随机数,并使用plt.hist()函数绘制直方图。然后使用stats.norm.pdf()函数生成正态分布的概率密度函数曲线,并使用plt.plot()函数绘制在同一张图上。最后使用plt.show()函数显示图像。
Python正态分布曲线
Python中的正态分布曲线可以通过SciPy库中的stats模块来实现。正态分布曲线也称为高斯分布曲线,是一种常见的连续概率分布。正态分布曲线呈钟形,其均值和标准差可以控制整个分布的形状。
下面是一个简单的Python代码示例,用于生成正态分布曲线并将其可视化:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 定义均值和标准差
mu, sigma = 0, 0.1
# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# 计算正态分布曲线的概率密度函数
x = np.linspace(-3, 3, 100)
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, pdf)
plt.show()
```
此代码将生成一个均值为0,标准差为0.1的正态分布曲线,并将其可视化。你可以通过调整mu和sigma的值来控制曲线的形状。