在python中画正态分布图像的实例
作者:bitcarmanlee 发布时间:2021-04-13 01:42:23
标签:python,正态分布,图像
1.正态分布简介
正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution),是一个非常重要也非常常见的连续概率分布。正态分布大家也都非常熟悉,下面做一些简单的介绍。
假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ、尺度参数为σσ的正态分布,则可以记为:
而概率密度函数为
2.在python中画正态分布直方图
先直接上代码
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()
上面是一个标准正态分布的直方图。最后输出的图像为:
很多同学心里会有疑惑:这个图像看上去虽然是有点奇怪,虽然形状有点像正态分布,但是差得还比较多嘛,不能算是严格意义上的正态分布。
为什么会有这种情况出现呢?其实原因很简单,代码中我们设定的smapleno = 1000。这个数量并不是很大,所以整个图像看起来分布并不是很规则,只是有大致的正态分布的趋势。如果我们将这个参数加大,相当于增加样本数量,那么整个图像就会更加接近正态分布的形状。跟抛硬币的原理一致,抛的次数越多,正面与反面的出现概率更接近50%。
如果我们将sampleno设置为1000000,分布图像如下。
下面这个图像是不是看起来就漂亮多了!
3.画直方图与概率分布曲线
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)
# 正态分布的数据
n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=True, facecolor = 'blue', alpha = 0.5)
# 拟合曲线
y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
plt.plot(bins, y, 'r--')
plt.xlabel('Expectation')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('histogram of normal distribution: $\mu = 0$, $\sigma=1$')
plt.subplots_adjust(left = 0.15)
plt.show()
最后得到的图像为:
来源:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/79153932
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