python画5条不同的非中心gamma分布图
时间: 2023-06-28 10:05:24 浏览: 39
以下是一个示例代码,可以画出5条不同的非中心Gamma分布图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import ncx2
# 定义参数
df = 10
nc = [0.5, 1, 2, 3, 4] # 非中心参数
x = np.linspace(0, 30, 500)
# 画图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
for i in range(len(nc)):
# 计算PDF
y = ncx2.pdf(x, df, nc[i])
# 绘制图形
ax.plot(x, y, label=f'nc={nc[i]}')
# 添加图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('Probability density')
ax.set_title('Non-central Gamma distribution')
plt.show()
```
运行后,会生成一张包含5条不同的非中心Gamma分布图的图表。你可以根据自己的需求调整参数和绘图样式。
相关问题
python画5条非中心gamma分布图
以下是用Python画5条非中心Gamma分布图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import ncx2
# 设置参数
n = 10
lamda = 1
k_list = [0.5, 1, 2, 3, 4]
# 生成数据
x = np.linspace(0, 20, 200)
y_list = []
for k in k_list:
y = ncx2.pdf(x, n, lamda, k)
y_list.append(y)
# 绘制图形
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(5):
plt.plot(x, y_list[i], label=f"k={k_list[i]}")
plt.legend()
plt.title("Non-central Gamma Distribution")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Probability density")
plt.show()
```
解释一下代码:
首先,我们导入必要的模块:numpy、matplotlib和scipy.stats。然后,我们设置了分布的参数:样本量$n=10$,$\lambda=1$,以及五个不同的$k$值,分别为$0.5$、$1$、$2$、$3$、$4$。接着,我们使用numpy生成$200$个等距的数据点$x$,然后计算出对应的概率密度函数$y$,并将其存储在列表$y\_list$中。最后,我们使用matplotlib绘制图形,将五条分布的曲线分别画在同一张图中,并添加标题和轴标签,最终显示出图形。
python画非中心gamma分布图
要画非中心gamma分布图,你需要使用 Python 中的 SciPy 库来生成分布并使用 Matplotlib 库来绘制图形。以下是一个基本的示例代码:
```python
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义分布参数
shape = 2.5 # 形状
scale = 1.0 # 比例
nc = 2.0 # 非中心参数
# 生成分布数据
dist = stats.ncx2(shape, nc=nc, scale=scale)
x = np.linspace(dist.ppf(0.01), dist.ppf(0.99), 100)
# 绘制分布图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, dist.pdf(x), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='noncentral gamma pdf')
# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Probability density')
ax.set_title('Noncentral Gamma Distribution')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了 SciPy 库中的 `ncx2` 函数来创建非中心 gamma 分布对象。然后,我们使用 `linspace` 函数生成一组均匀分布的数据点,以便我们可以绘制 PDF。最后,我们使用 Matplotlib 库的 `plot` 函数来绘制 PDF,并使用 `set_xlabel`, `set_ylabel`, 和 `set_title` 函数添加标签和标题。调用 `show` 函数来显示图像。