python画指数分布概率密度曲线
时间: 2023-06-28 09:07:36 浏览: 138
以下是使用Python绘制指数分布概率密度曲线的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import expon
# 生成指数分布随机变量
rv = expon(loc=0, scale=1)
# 生成100个随机样本
samples = rv.rvs(size=100)
# 计算概率密度函数
x = np.linspace(0, 5, 100)
pdf = rv.pdf(x)
# 绘制概率密度曲线和随机样本直方图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, pdf, label='Exponential PDF')
ax.hist(samples, density=True, alpha=0.5, label='Random Samples')
ax.legend()
plt.show()
```
解释一下上面的代码:
1. 导入必要的库:`numpy`、`matplotlib.pyplot`和`scipy.stats.expon`。
2. 使用`expon`函数创建一个指数分布随机变量`rv`,其中`loc`参数设置分布的起始点,`scale`参数设置分布的尺度。
3. 使用`rv.rvs`方法生成100个随机样本。
4. 使用`rv.pdf`方法计算概率密度函数,并使用`np.linspace`生成一组等间隔的$x$值。
5. 使用`matplotlib`绘制概率密度曲线和随机样本直方图,其中`density=True`表示绘制的是概率密度直方图,`alpha=0.5`表示直方图透明度为0.5。
6. 使用`plt.show`显示图形。
如果你想绘制不同参数下的指数分布概率密度曲线,可以修改代码中的`loc`和`scale`参数。