标准正太分布公式的Python代码
时间: 2024-09-07 20:03:11 浏览: 16
标准正态分布(也称为高斯分布或常态分布)的概率密度函数可以用以下Python代码表示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义标准正态分布的概率密度函数
def standard_normal_pdf(x):
# 使用numpy库中的exp函数和sqrt函数进行计算
return (1 / np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-0.5 * x**2)
# 创建一个x值的数组,用于计算概率密度
x_values = np.linspace(-3, 3, 1000)
# 计算每个x值对应的概率密度
y_values = standard_normal_pdf(x_values)
# 绘制标准正态分布的概率密度函数图像
plt.plot(x_values, y_values, label='Standard Normal Distribution PDF')
plt.title('Standard Normal Distribution PDF')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
这段代码首先导入了`numpy`和`matplotlib.pyplot`库。`numpy`用于数学计算,而`matplotlib.pyplot`用于绘图。接着,定义了一个名为`standard_normal_pdf`的函数,该函数实现了标准正态分布的概率密度函数。然后,生成了一个x值的数组,并计算了对应的概率密度值。最后,使用`matplotlib.pyplot`将这个概率密度函数绘制出来。