帮我写一个python函数，能够将一组数据的分布以曲线分布图的形式画出来，在图中标出0.05置信度的置信区间

好的，以下是 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

def plot_distribution(data):
    # 计算均值和标准差
    mu, std = np.mean(data), np.std(data)
    
    # 计算置信区间
    lower, upper = norm.interval(.95, loc=mu, scale=std)
    
    # 生成 x 坐标轴上的值
    x = np.linspace(mu - 3*std, mu + 3*std, 100)
    
    # 生成正态分布曲线
    y = norm.pdf(x, loc=mu, scale=std)
    
    # 绘制曲线分布图
    plt.plot(x, y)
    
    # 绘制置信区间
    plt.axvline(lower, color='r', linestyle='--')
    plt.axvline(upper, color='r', linestyle='--')
    
    # 显示图像
    plt.show()

你可以将你的数据传递给这个函数，它将生成一个曲线分布图，并在图中标出 .05 置信度的置信区间。

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帮我写一个python函数，能够将一组数据的正态分布用曲线分布图的形式画出来，并标出其0.05置信度的区间

好的，我可以回答这个问题。以下是一个可以画出正态分布曲线图并标出0.05置信度区间的Python函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

def plot_normal_distribution(data):
    mu, std = norm.fit(data)
    x = np.linspace(mu - 3*std, mu + 3*std, 100)
    plt.plot(x, norm.pdf(x, mu, std))
    plt.axvline(x=norm.ppf(0.025, mu, std), color='r', linestyle='--')
    plt.axvline(x=norm.ppf(0.975, mu, std), color='r', linestyle='--')
    plt.show()

其中，`data`是一组数据，可以是一个NumPy数组或Python列表。函数会计算数据的均值和标准差，并用这些参数画出正态分布曲线图。函数还会在图中标出0.05置信度的区间，即左右两侧各2.5%的面积所对应的数值。

帮我写一个python函数，能够将一组数据的t分布用曲线分布图的形式画出来，并标出其0.05置信度的区间

好的，以下是 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import t

def plot_t_distribution(data, confidence_level=0.05):
    df = len(data) - 1
    x = np.linspace(t.ppf(0.001, df), t.ppf(0.999, df), 1000)
    y = t.pdf(x, df)
    plt.plot(x, y, 'r-', lw=2, label='t distribution')
    t_critical = t.ppf(1 - confidence_level/2, df)
    plt.axvline(x=t_critical, color='b', linestyle='--', label='0.05 confidence interval')
    plt.axvline(x=-t_critical, color='b', linestyle='--')
    plt.hist(data, density=True, alpha=0.5)
    plt.legend()
    plt.show()

这个函数接受一个数据列表和一个置信度水平作为参数，然后绘制出该数据的 t 分布曲线图，并在图中标出 0.05 置信度的区间。