shape = 0.782178018281554 scale = 0.02012987846163316 用这两个参数画出威布尔分布的图像
时间: 2024-04-13 10:27:00 浏览: 12
要画出威布尔分布的图像,您可以使用 Python 的 SciPy 库来实现。下面是一个示例代码,演示如何使用给定的形状和尺度参数来绘制威布尔分布的图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import weibull_min
# 定义形状和尺度参数
shape = 0.782178018281554
scale = 0.02012987846163316
# 生成一些威布尔分布的随机样本
data = weibull_min.rvs(shape, scale=scale, size=1000)
# 创建一个表示 x 值的数组
x = np.linspace(0, np.max(data), 100)
# 计算威布尔分布的概率密度函数
pdf = weibull_min.pdf(x, shape, scale=scale)
# 绘制威布尔分布的直方图和概率密度函数曲线
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Histogram')
plt.plot(x, pdf, 'r', label='PDF')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Weibull Distribution')
plt.legend()
plt.show()
```
运行上述代码,将会得到威布尔分布的图像,其中直方图表示生成的随机样本,红色曲线表示威布尔分布的概率密度函数。您可以根据需要修改代码中的参数来调整分布的形状和尺度。