正态分布直方图绘制 • 生成一维的x序列,并且x∼N(0,1);生成一维的y序列,并且y∼N(2,1); 生成一维的z序列,并且z∼N(0,2)。 • 通过subplot或其他命令,生成3行1列的子图,并显示三个序列的直方图。 • 给上述图表,增加网格线,图例等信息。
时间: 2024-05-21 13:11:30 浏览: 20
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = np.random.normal(0, 1, size=1000)
y = np.random.normal(2, 1, size=1000)
z = np.random.normal(0, 2, size=1000)
# 绘制直方图
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 10))
axs[0].hist(x, bins=50, density=True, color='blue', alpha=0.5, label='x')
axs[0].legend()
axs[0].grid(True)
axs[1].hist(y, bins=50, density=True, color='green', alpha=0.5, label='y')
axs[1].legend()
axs[1].grid(True)
axs[2].hist(z, bins=50, density=True, color='red', alpha=0.5, label='z')
axs[2].legend()
axs[2].grid(True)
plt.show()
```
运行结果如下:
![正态分布直方图](https://i.loli.net/2021/04/26/WJ5u8cV1BqLdpjI.png)
相关问题
origin里绘制正态分布直方图
您可以使用Python中的numpy和matplotlib库来绘制正态分布直方图。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正态分布数据
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# 绘制直方图
count, bins, ignored = plt.hist(data, 30, density=True) # bins为直方图的个数,density=True表示进行归一化处理
# 绘制正态分布曲线
plt.plot(bins, 1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)), linewidth=2, color='r')
# 添加标题和标签
plt.title('Normal Distribution Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
```
运行以上代码,可以得到如下图所示的正态分布直方图:
![normal_distribution_histogram](https://cdn.jsdelivr.net/gh/1077044087/CDN/nlp_images/normal_distribution_histogram.png)
matlab绘制二维正态分布密度函数f(x,y)=
要在MATLAB中绘制二维正态分布密度函数f(x,y),我们首先需要定义函数的表达式和参数。
令二维正态分布密度函数的表达式为f(x,y),参数为均值向量μ和协方差矩阵Σ。
假设我们要绘制的二维正态分布密度函数如下:
f(x,y) = (1 / (2π|Σ|^(1/2))) * exp(-0.5 * ([x,y] - [μx,μy]) * Σ^(-1) * ([x,y] - [μx,μy])')
其中,[x,y]表示二维坐标,[μx,μy]表示均值向量,Σ表示协方差矩阵,|Σ|表示协方差矩阵Σ的行列式,(^-1)表示逆矩阵运算,exp表示指数函数。
在MATLAB中,我们可以使用meshgrid函数生成一组网格点,通过计算每个网格点上的函数值来绘制二维正态分布密度函数的图像。
下面是用MATLAB代码实现这个过程的简单示例:
```matlab
% 定义均值向量和协方差矩阵
mu = [0, 0];
sigma = [1, 0; 0, 1];
% 生成网格点
[x, y] = meshgrid(-3:0.1:3, -3:0.1:3);
% 计算二维正态分布密度函数值
z = (1 / (2 * pi * sqrt(det(sigma)))) * exp(-0.5 * ([(x - mu(1)).^2, (y - mu(2)).^2] * inv(sigma) * [(x - mu(1)); (y - mu(2))]));
% 绘制图像
figure;
surf(x, y, z);
colorbar;
title('二维正态分布密度函数');
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('f(x, y)');
```
在这个示例中,我们以均值向量[0, 0]和单位方差的协方差矩阵为例生成了一个二维正态分布密度函数的图像。你可以根据自己的需求修改均值向量mu和协方差矩阵sigma,来绘制其他正态分布密度函数的图像。
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