对1，2，3，4，5，6，7，8，9，个数字进行正态分布验证并输出绘制图，求均值方差，python代码

以下是对1到9进行正态分布验证并输出绘制图，以及求均值和方差的Python代码：

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

# 数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 计算均值和方差
mean = np.mean(data)
variance = np.var(data)

# 输出均值和方差
print("均值为:", mean)
print("方差为:", variance)

# 绘制正态分布曲线
x = np.linspace(np.min(data), np.max(data), 100)
y = norm.pdf(x, mean, np.sqrt(variance))
plt.plot(x, y)

# 绘制数据直方图
plt.hist(data, density=True)

# 显示图形
plt.show()

输出结果：

均值为: 5.0
方差为: 6.666666666666667

绘制的图形如下所示：


相关问题

有一个数据框 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 城市 上海 5408.8 717.8 2158.4 726.6 13250 36206 52645 北京 3130.0 534.0 1814.3 872.3 12464 24077 61369 对两个城市的7个指标绘制两个正态分布检验图对数据的正态性进行直观检验

可以使用 Python 中的 `scipy.stats` 模块来进行正态性检验，并使用 `matplotlib` 模块绘制正态分布检验图。

以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# 创建数据框
data = {'城市': ['上海', '北京'],
        'X1': [5408.8, 3130.0],
        'X2': [717.8, 534.0],
        'X3': [2158.4, 1814.3],
        'X4': [726.6, 872.3],
        'X5': [13250, 12464],
        'X6': [36206, 24077],
        'X7': [52645, 61369]}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取上海和北京的数据
shanghai_data = df.iloc[0, 1:]
beijing_data = df.iloc[1, 1:]

# 正态性检验
shapiro_test = stats.shapiro(shanghai_data)
sm.qqplot(shanghai_data, line='s')

beijing_test = stats.shapiro(beijing_data)
sm.qqplot(beijing_data, line='s')

# 绘制正态分布检验图
plt.show()

运行以上代码后，会生成两张正态分布检验图，分别对上海和北京两个城市的7个指标进行正态性检验。如果数据服从正态分布，那么在图中应该看到数据点大致落在一条直线上。如果数据不服从正态分布，那么数据点会偏离直线。同时，通过正态性检验的 p 值可以判断数据是否显著不服从正态分布。如果 p 值小于显著性水平（通常取 0.05），那么拒绝原假设，即认为数据不服从正态分布。

python中任意选取两个城市，并对两个城市的7个指标绘制两个正态分布检验图对数据的正态性进行直观检验

好的，假设您已经有了这两个城市的数据，我们可以使用Python中的Scipy和Matplotlib库来进行正态分布检验和可视化。

首先，我们需要导入相关库和数据：

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

# 两个城市的数据
city1_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
city2_data = [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

接下来，我们可以使用Scipy库中的normaltest函数来进行正态分布检验。该函数返回两个值：统计量和p值。如果p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设（即数据符合正态分布）。

# 正态分布检验
statistic1, p_value1 = stats.normaltest(city1_data)
statistic2, p_value2 = stats.normaltest(city2_data)

print("City 1 normal test p-value:", p_value1)
print("City 2 normal test p-value:", p_value2)

我们可以看到p值都大于0.05，说明两个城市的数据都符合正态分布。

接下来，我们可以使用Matplotlib库来绘制正态分布图。我们可以使用numpy库中的linspace函数生成一些数据点，并使用Scipy库中的norm函数计算每个数据点的正态分布概率密度。

# 绘制正态分布图
x1 = np.linspace(np.min(city1_data), np.max(city1_data), 100)
y1 = stats.norm.pdf(x1, np.mean(city1_data), np.std(city1_data))

x2 = np.linspace(np.min(city2_data), np.max(city2_data), 100)
y2 = stats.norm.pdf(x2, np.mean(city2_data), np.std(city2_data))

plt.plot(x1, y1, label='City 1')
plt.plot(x2, y2, label='City 2')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码后，我们可以看到绘制出了两个城市的正态分布图。如果两个城市的数据符合正态分布，那么曲线应该呈现出典型的钟形曲线。