正态分布的3σ法则python
时间: 2024-01-10 14:18:09 浏览: 55
正态分布的3σ法则是指在一个正态分布的数据集中,约有68%的数据会落在平均值加减一个标准差的范围内,约有95%的数据会落在平均值加减两个标准差的范围内,约有99.7%的数据会落在平均值加减三个标准差的范围内。在Python中,可以使用numpy库来计算正态分布的3σ法则。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个均值为0,标准差为1的正态分布数据集
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# 计算落在1个标准差范围内的数据占比
within_one_std = len(data[(data > mean - std) & (data < mean + std)]) / len(data)
print("落在1个标准差范围内的数据占比:{:.2%}".format(within_one_std))
# 计算落在2个标准差范围内的数据占比
within_two_std = len(data[(data > mean - 2 * std) & (data < mean + 2 * std)]) / len(data)
print("落在2个标准差范围内的数据占比:{:.2%}".format(within_two_std))
# 计算落在3个标准差范围内的数据占比
within_three_std = len(data[(data > mean - 3 * std) & (data < mean + 3 * std)]) / len(data)
print("落在3个标准差范围内的数据占比:{:.2%}".format(within_three_std))
```
输出结果:
```
落在1个标准差范围内的数据占比:68.10%
落在2个标准差范围内的数据占比:94.60%
落在3个标准差范围内的数据占比:99.50%
```