如何用matlab画正态分布曲线
时间: 2023-07-20 17:06:17 浏览: 243
在 Matlab 中,可以使用 `normpdf` 函数绘制正态分布曲线。这个函数的语法为:
```
y = normpdf(x, mu, sigma)
```
其中,`x` 是自变量,可以是一个向量或者矩阵,`mu` 是正态分布的均值,`sigma` 是正态分布的标准差。`y` 是函数在 `x` 处的取值。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
x = -5:0.1:5; % 定义 x 的取值范围
mu = 0; % 正态分布的均值
sigma = 1; % 正态分布的标准差
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算函数值
plot(x, y); % 绘制正态分布曲线
```
这个代码会绘制出一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布曲线。
相关问题
matlab画正态分布函数累计分布曲线
在MATLAB中,可以使用normcdf函数来计算正态分布的累积分布函数(CDF),并使用plot函数将其绘制成曲线。具体步骤如下:
1. 定义正态分布的均值和标准差,例如:mu = 0; sigma = 1;
2. 给定一个值范围x,例如:x = -3:0.1:3;
3. 使用normcdf函数计算正态分布的CDF,例如:cdf = normcdf(x, mu, sigma);
4. 使用plot函数将CDF曲线绘制出来,例如:plot(x, cdf);
5. 添加合适的标题和坐标轴标签,例如:title('正态分布的累积分布函数'); xlabel('随机变量值'); ylabel('累积概率');
注意,这里的CDF曲线是指正态分布的累积分布函数曲线,而不是概率密度函数曲线。
matlab绘制正态分布曲线
要在Python中绘制正态分布曲线,可以使用`matplotlib`库和`numpy`库来生成数据。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) # x轴范围
y = (1/(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)) * np.exp(-0.5*((x-mu)/sigma)**2) # 正态分布函数
# 绘制曲线
plt.plot(x, y)
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability density')
plt.show()
```
这段代码首先使用`numpy`库生成100个在指定范围内均匀分布的数据作为x轴,然后根据正态分布的公式计算对应的y轴数值,最后使用`matplotlib`库绘制曲线并添加标题和坐标轴标签。运行代码后,会显示一个正态分布曲线图。