用NumPy产生100000个服从均值为5、标准差为1的高斯随机数。将一个画布分为左右两个子图,在左边子图上画出这组随机数的频率直方图,在右边子图上画出该组随机数的概率密度分布;
时间: 2024-02-26 22:58:35 浏览: 20
.score = data
this.showResult = true
})
.catch(err => console.log(err))
}
},
computed好的,这个问题我可以回答。以下是实现的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot: {
currentQuestion() {
return this.questions[this.currentQuestionIndex]
}
}
}
</script>
<style>
h1 as plt
# 生成高斯分布的随机数
mu = 5
sigma = 1
data = np.random {
font-size: 3rem;
color: #333;
}
h2 {
font-size: 2rem;
color.normal(mu, sigma, 100000)
# 绘制频率直方图
plt.subplot(1,2,1)
plt.hist: #666;
}
ul {
list-style: none;
margin: 0;
padding: 0;
}
li {
(data, bins=50, density=False, alpha=0.7, color='blue')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
font-size: 1.5rem;
color: #666;
margin: 1rem 0;
cursor: pointer;
plt.title('Frequency Histogram')
# 绘制概率密度分布
plt.subplot(1,2,2)
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.7, color='green')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt}
button {
font-size: 1.5rem;
color: #fff;
background-color: #333;
border:.title('Probability Density Distribution')
plt.show()
```
运行上述代码,将会得到一个画布,分为左右 none;
border-radius: 0.5rem;
padding: 1rem 2rem;
margin: 1rem;
两个子图。左边子图是频率直方图,右边子图是概率密度分布。
左 cursor: pointer;
}
button:disabled {
opacity: 0.5;
cursor: not-allowed;
}
</style>
边子图的 x 轴代表随机数的取值,y 轴代表该取值出现的频率。可以```
以上示例代码仅供参考,实际开发中需要根据具体需求来进行修改和完善。