mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=10,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show() mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=50,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show()
时间: 2024-04-03 20:36:45 浏览: 17
这段代码使用了NumPy和Matplotlib库,生成了一个正态分布的随机数,并使用plt.hist()函数将数据绘制成直方图。其中,mu表示分布的均值,sigma表示分布的标准差,x为生成的2000个随机数。通过plt.hist()函数绘制直方图,其中x为数据,bins为直方图的条数,color为条形的填充颜色,edgecolor为条形的边框颜色,density表示是否标准化。在代码中,两次绘制直方图的区别在于bins的数量不同,第一次为10个,第二次为50个。最后,通过show()函数显示图形。
相关问题
y = 2 * x ** 2 - 3 * x + 1 + np.random.randn(100) * 0.5
这一行代码用于生成随机数据,其中x是输入数据,y是输出数据。具体来说,y是由一个二次多项式函数生成的,再加上服从正态分布的噪声。
其中,np.random.randn(100)表示生成100个服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数,乘以0.5是为了控制噪声的大小。
因此,这个随机数据的真实函数为:y = 2 * x ** 2 - 3 * x + 1,但由于加入了噪声,实际上得到的数据会有一定的偏差。
x = μ + σ * np.random.randn(10000)
As an AI language model, I cannot determine the exact context of your code snippet. However, it looks like you are using NumPy to generate a random array of 10000 samples from a normal distribution with mean μ and standard deviation σ.
The `np.random.randn()` function generates random numbers from a standard normal distribution (mean=0, standard deviation=1). By multiplying it with σ and then adding μ, you can generate random numbers from a normal distribution with mean μ and standard deviation σ.
Overall, this code snippet can be used to generate random data for statistical analysis or simulations.