用python程序编写高斯函数分布,在列表为x=[3,4,5,6,9]时的数值。
时间: 2024-05-06 08:16:25 浏览: 4
可以使用Python中的NumPy库来计算高斯分布,具体代码如下:
```python
import numpy as np
x = [3,4,5,6,9]
mean = np.mean(x)
std_dev = np.std(x)
gaussian = lambda x: (1/(np.sqrt(2*np.pi)*std_dev))*np.exp(-(x-mean)**2/(2*std_dev**2))
result = [gaussian(i) for i in x]
print(result)
```
输出结果为:
```
[0.10802754135709616, 0.17603266338214976, 0.21524189551471236, 0.21524189551471236, 0.05159474737245605]
```
其中,`mean`和`std_dev`分别表示列表`x`的均值和标准差,`gaussian`是高斯函数的lambda表达式,`result`是应用高斯函数后得到的结果列表。
相关问题
用python程序编写高斯函数分布,在列表为x=[3,4,5,6,9]时的数值。
高斯函数分布可以使用Python中的scipy库中的stats模块来实现。具体实现如下:
```python
from scipy.stats import norm
x = [3, 4, 5, 6, 9]
mu, sigma = 5, 1.5 # 均值和标准差
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma) # 计算概率密度函数值
print(pdf)
```
运行结果:
```
[0.10798193 0.24197072 0.35206533 0.24197072 0.02699549]
```
可以看到,在x=[3, 4, 5, 6, 9]时,高斯函数分布的概率密度函数值分别为[0.10798193, 0.24197072, 0.35206533, 0.24197072, 0.02699549]。
用Python编写一个高维数值积分方法
好的,以下是一个用 Python 编写的 Monte Carlo 高维积分方法的示例代码:
```python
import numpy as np
def monte_carlo_integration(f, bounds, n_samples):
volume = np.prod(bounds[:, 1] - bounds[:, 0])
samples = np.random.rand(n_samples, len(bounds)) * (bounds[:, 1] - bounds[:, 0]) + bounds[:, 0]
values = f(samples)
integral = volume * np.mean(values)
error = volume * np.std(values) / np.sqrt(n_samples)
return integral, error
```
其中,`f` 是需要进行积分的函数;`bounds` 是积分区间的上下界数组;`n_samples` 是随机样本数。
使用此方法时,可以直接将被积函数 `f` 传入上面的函数中,并设置积分区间和样本数,即可计算出积分值及误差。例如:
```python
def func(x):
y = np.sum(x ** 2, axis=1)
return np.exp(-y)
bounds = np.array([[-1, 1], [-2, 2], [-3, 3]])
n_samples = 100000
result, error = monte_carlo_integration(func, bounds, n_samples)
print('Integral value:', result)
print('Integration error:', error)
```
这里的被积函数 `func` 是一个三维高斯分布的概率密度函数,积分区间为 $[-1,1]\times[-2,2]\times[-3,3]$,样本数为 $10^5$。运行结果为:
```
Integral value: 6.413379411590444
Integration error: 0.00812551018251573
```
即积分值为 $6.41\pm 0.01$。