python正态分布拟合

时间: 2023-07-08 14:52:24 浏览: 75
要进行正态分布拟合,可以使用Python中的Scipy库中的stats模块。 下面给出一个简单的正态分布拟合的例子: ```python import numpy as np from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt # 生成一组随机数据 data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 拟合正态分布 mu, std = norm.fit(data) # 绘制直方图 plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g') # 绘制拟合的正态分布曲线 xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = norm.pdf(x, mu, std) plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) # 添加标题和标签 plt.title("Fit results: mu = %.2f, std = %.2f" % (mu, std)) plt.xlabel('data') plt.ylabel('Probability density') plt.show() ``` 运行上述代码,即可生成一张包含随机数据的直方图以及拟合的正态分布曲线。其中,mu和std分别表示正态分布的均值和标准差。
相关问题

python 正态分布拟合

在Python中,可以使用numpy和matplotlib库来进行正态分布的拟合。以下是三个示例代码,分别展示了不同的方法来绘制正态分布的直方图和拟合曲线。 示例代码1: ```python import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt def demo2(): mu, sigma, num_bins = 0, 1, 50 x = mu + sigma * np.random.randn(1000000) # 生成正态分布的数据 n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=True, facecolor='blue', alpha=0.5) # 绘制直方图 y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma) # 拟合曲线 plt.plot(bins, y, 'r--') # 绘制拟合曲线 plt.xlabel('Expectation') plt.ylabel('Probability') plt.title('Histogram of normal distribution: $\mu = 0$, $\sigma=1$') plt.subplots_adjust(left=0.15) plt.show() demo2() ``` 示例代码2: ```python import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt def demo1(): mu, sigma = 0, 1 sampleNo = 1000 np.random.seed(0) s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo) plt.hist(s, bins=100, normed=True) plt.show() demo1() ``` 示例代码3: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab import seaborn as sns sns.set(context='notebook', font='simhei', style='whitegrid') # 设置风格尺度和显示中文 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 def demo3(): s = np.loadtxt('D:/dis.txt') # 从文件中读取数据 mu = np.mean(s) # 计算均值 sigma = np.std(s) # 计算标准差 num_bins = 50 # 直方图柱子的数量 n, bins, patches = plt.hist(s, num_bins, normed=1, facecolor='blue', alpha=0.5) # 绘制直方图 y = norm.pdf(bins, mu, sigma) # 拟合一条最佳正态分布曲线 plt.plot(bins, y, 'r--') # 绘制拟合曲线 plt.xlabel('sepal-length') # 绘制x轴 plt.ylabel('Probability') # 绘制y轴 plt.title(r'Histogram: $\mu={}$, $\sigma={}$'.format(mu, sigma)) # 在标题中显示mu和sigma plt.subplots_adjust(left=0.15) # 调整左边距 plt.show() demo3() ``` 这些示例代码展示了如何使用numpy和matplotlib库来绘制正态分布的直方图和拟合曲线。你可以根据自己的需求选择其中的一种方法来进行正态分布的拟合。

python 使用正态分布拟合点集

在Python中,可以使用NumPy和Matplotlib库来进行正态分布拟合。具体步骤如下: 1. 导入NumPy和Matplotlib库。 2. 生成一组随机数据点。 3. 使用NumPy的mean和std函数计算数据点的均值和标准差。 4. 使用Matplotlib的hist函数绘制数据点的直方图。 5. 使用NumPy的linspace函数生成一组横坐标数据。 6. 使用scipy.stats库的norm函数生成一组纵坐标数据,表示正态分布曲线。 7. 使用Matplotlib的plot函数绘制正态分布曲线。 8. 使用Matplotlib的show函数显示图像。 具体实现可以参考以下代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # 生成一组随机数据点 data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 计算数据点的均值和标准差 mu, std = norm.fit(data) # 绘制数据点的直方图 plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g') # 生成一组横坐标数据 x = np.linspace(-4, 4, 100) # 生成一组纵坐标数据,表示正态分布曲线 y = norm.pdf(x, mu, std) # 绘制正态分布曲线 plt.plot(x, y, 'r--', linewidth=2) # 显示图像 plt.show() ```

相关推荐

最新推荐

PA246 Earphone光感入耳检测- V2.3.pdf

PA246 Earphone光感入耳检测- V2.3.pdf GENERAL DESCRIPTION RoHS Compliant and Halogen Free ■ FEATURES Sleep Mode For ALS And PS ALS Spectral Sensitivity is Close to Human Eyes Sensitivity Smart Phone Backlight Dimming ALS with wide view angle I2C Interface Compatible Digital Camera, Digital Video Camera The PA22A00001 provides digital ambient light sensing, IR Light Source with lighting driver and proximity detector in a 2.55mm x 2.05mm 6 pin package (MSL3). For ambient light sensing, the spectral sens

MIL_STD_1364J.537.pdf

MIL_STD_1364J.537.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

hbase中时间戳的精确度和hbase中列族和列名的分隔符是什么

我已经回答了关于HBase中时间戳的精确度的问题,现在回答你的第二个问题: 在HBase中,列族和列名的分隔符是冒号(:)。例如,如果你有一个列族为“info”,列名为“name”的列,那么在HBase中的完整列名将是“info:name”。这个分隔符是在HBase的设计中被硬编码的,不能更改。这个分隔符在HBase的API中也得到了体现,例如在Java API中,可以使用“:`”来将列族和列名分隔开来,如下所示: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowkey")); get.addColumn(Bytes.toBytes("info"),

spring boot应用启动原理分析.docx

spring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口。

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口的步骤如下: 1. 安装 Flask 框架,可以使用 pip 工具进行安装:`pip install flask`。 2. 创建一个 Flask 应用,代码如下: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 接收客户端请求数据 data = request.get_json()

学生成绩管理系统(数据结构C语言版源代码).doc

学生成绩管理系统(数据结构C语言版源代码).doc