def normfun(x, mu, sigma): pdf = np.exp(-((x - mu) ** 2) / (2 * sigma ** 2)) / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) return pdf
时间: 2023-06-26 22:04:23 浏览: 54
这是一个定义正态分布概率密度函数的函数,其中 x 是自变量,mu 是均值,sigma 是标准差。函数返回 x 对应的概率密度值,可以用于计算正态分布的概率密度函数曲线。具体实现是利用公式:$$
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
$$ 其中,$\mu$ 是均值,$\sigma$ 是标准差,$e$ 是自然对数的底数。
相关问题
dfun=1/np.sqrt(2*np.pi)/sigma*exp(-1/2/sigma**2*(x-mu)**2)
这是一个数学公式,用于计算正态分布的概率密度函数。下面是一个使用Python进行演示的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normal_distribution(x, mu, sigma):
return 1 / np.sqrt(2 * np.pi) / sigma * np.exp(-1 / 2 / sigma**2 * (x - mu)**2)
x = np.linspace(-10, 10, 100)
mu = 0
sigma = 1
y = normal_distribution(x, mu, sigma)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Normal Distribution')
plt.show()
```
这段代码使用NumPy库计算正态分布的概率密度函数,并使用Matplotlib库绘制了概率密度函数的图形。
def normal(x, mu, sigma): p = 1 / math.sqrt(2 * math.pi * sigma**2) return p * np.exp(-0.5 / sigma**2 * (x - mu)**2)
这是一个用Python定义正态分布函数的例子。该函数接受三个参数:x,mu和sigma,分别代表随机变量x的取值、均值和标准差。函数返回x在正态分布下的概率密度值。具体来说,函数首先计算出正态分布的概率密度函数,然后将x带入该函数中计算出概率密度值并返回。其中,math和numpy是Python中的数学库,分别提供了数学函数和数组操作函数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)