本文主要介绍了Python中用于生成和可视化各种概率分布的方法,涵盖了广泛的概率分布类型,包括贝塔分布、二项分布、卡方分布、狄利克雷分布、指数分布、F分布、伽玛分布、几何分布、耿贝尔分布、超几何分布、拉普拉斯分布、逻辑斯谛分布、正态分布、对数正态分布、对数分布、多项分布、多元正态分布、负二项分布、非中心卡方分布、非中心F分布、帕累托分布、泊松分布、幂律分布、瑞利分布、柯西分布、标准指数分布、标准伽马分布、标准正态分布、学生t分布、三角形分布、均匀分布、冯·米塞斯分布、逆高斯分布、韦伯分布和齐夫分布。文章还提到了相关的统计术语,如概率密度函数(pdf)、累积分布函数(cdf)、百分点函数(ppf)和概率质量函数(pmf),并展示了如何使用numpy和scipy库来生成随机数和绘制分布图形。 在Python中,可以使用`numpy.random.Generator`类来生成随机数。例如,`integers`函数可用于生成指定范围内的整数。例如,`rng.integers(low=0, high=10, size=10)`将生成10个介于0到10(不包括10)的随机整数,而`endpoint=True`会将10包含在内。此外,通过设置`size`参数可以生成特定形状的数组。 对于连续分布,如正态分布,可以使用`numpy.random.Generator.normal`方法生成样本。正态分布有多种函数,包括计算概率密度、累积分布、百分点等。例如,`stats.norm.pdf(x, mean, std)`计算x处的正态分布概率密度,其中mean是均值,std是标准差。 在进行可视化时,可以借助`matplotlib.pyplot`库绘制分布曲线。`plt.hist`函数可以用来绘制直方图,而`plt.plot`可以绘制连续分布的曲线。`plt.show()`用于显示图形。 为了更深入地理解这些分布,可以使用类似以下的代码绘制分布图: ```python mu, sigma = 0, 1 # 均值和标准差 s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) plt.hist(s, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g') x = np.linspace(-3, 3, 100) p = stats.norm.pdf(x, mu, sigma) plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) plt.title('正态分布示例') plt.show() ``` 这篇文章提供了一个全面的指南,帮助读者了解如何在Python中生成和可视化各种概率分布,对于数据分析、机器学习和统计建模等领域非常有用。通过学习这些分布和它们的特性,可以更好地理解和模拟现实世界中的随机现象。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/14910811/bg8.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/14910811/bg9.jpg)
剩余40页未读,继续阅读
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 2
- 资源: 939
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)