jupyterbook正态分布

以下是使用Jupyter Notebook演示正态分布的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 0, 0.1  # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)  # 生成1000个服从正态分布的随机数

count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)  # 绘制直方图
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
               np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
         linewidth=2, color='r')  # 绘制正态分布曲线
plt.show()

这段代码首先生成了1000个服从正态分布的随机数，然后绘制了这些随机数的直方图，并在直方图上叠加了正态分布曲线，以展示正态分布的特征。

相关问题

jupyter数据正态分布

在Jupyter中生成正态分布数据可以使用Python的NumPy库。首先，你可以使用NumPy的random模块生成服从正态分布的随机数。可以使用`np.random.normal()`函数来生成正态分布的数据。该函数需要指定均值和标准差作为参数来定义正态分布的特征。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成100个服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数
data = np.random.normal(0, 1, 100)

上述代码将生成一个包含100个服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数的数组。你可以根据自己的需求调整均值和标准差的值。

接下来，你可以使用Matplotlib库来绘制正态分布的直方图以及解析统计信息。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=10)

# 添加标题和标签
plt.title("Normal Distribution")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")

# 显示图形
plt.show()

# 计算均值、标准差和中位数
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
median = np.median(data)

# 打印统计信息
print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)
print("Median:", median)

上述代码将绘制出正态分布数据的直方图，并打印出均值、标准差和中位数的值。

请注意，以上代码仅作为示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。另外，如果你想了解更多关于Python正态分布的资料，可以关注脚本之家等相关文章。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 生成正态分布数据,并绘图和解析](https://blog.csdn.net/weixin_39714849/article/details/111804545)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

如何用jupyter画出正态分布

在Jupyter Notebook中，你可以使用matplotlib库来绘制正态分布。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，确保已安装了必要的库，如果没有，可以使用pip安装：

pip install matplotlib numpy seaborn

2. 导入所需的库：

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

3. 定义正态分布的数据，比如平均值（mean）和标准差（std-deviation）：

mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
x = np.linspace(-4, 4, 100) # create x values for the distribution

4. 使用`norm.pdf()`函数计算概率密度函数（PDF），然后将其绘制成直方图或曲线：

pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
plt.plot(x, pdf, label='Normal distribution')

5. 添加标题、标签和图例，以及显示图形：

plt.title('Normal Distribution with mean = {} and std deviation = {}'.format(mu, sigma))
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.legend()
plt.show()