对于标准正太分布,用python调用Matplotlib相应的函数,绘制正态曲线以及下0.05的分位点
时间: 2024-04-22 19:26:01 浏览: 61
好的,以下是绘制标准正太分布曲线及下0.05分位点的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 生成一组标准正太分布的数据
x = np.linspace(-3, 3, 1000)
y = norm.pdf(x, 0, 1)
# 绘制正态曲线
plt.plot(x, y, 'r-', lw=2, alpha=0.6, label='Normal Distribution')
# 绘制下0.05分位点
z = norm.ppf(0.05, 0, 1)
plt.vlines(z, 0, norm.pdf(z, 0, 1), colors='b', linestyles='--', lw=2, label='0.05 Quantile')
plt.legend()
plt.show()
```
运行上述代码,将会得到一张标准正太分布曲线以及下0.05分位点的图像。
相关问题
python用matplotlib画标准正态分布
可以使用`scipy.stats`库中的`norm`函数生成标准正态分布的概率密度函数,并使用`matplotlib`库进行可视化。
下面是代码示例:
```python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成标准正态分布的概率密度函数
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = stats.norm.pdf(x)
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.title('Standard Normal Distribution')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.show()
```
运行以上代码,将会生成一张标准正态分布的概率密度函数图像。
python绘制正态分布曲线
要在Python中绘制正态分布曲线,可以使用`matplotlib`库和`numpy`库来生成数据。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) # x轴范围
y = (1/(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)) * np.exp(-0.5*((x-mu)/sigma)**2) # 正态分布函数
# 绘制曲线
plt.plot(x, y)
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability density')
plt.show()
```
这段代码首先使用`numpy`库生成100个在指定范围内均匀分布的数据作为x轴,然后根据正态分布的公式计算对应的y轴数值,最后使用`matplotlib`库绘制曲线并添加标题和坐标轴标签。运行代码后,会显示一个正态分布曲线图。
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