在python中畫正態(tài)分布圖像的實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)

1.正態(tài)分布簡(jiǎn)介

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正態(tài)分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，是一個(gè)非常重要也非常常見(jiàn)的連續(xù)概率分布。正態(tài)分布大家也都非常熟悉，下面做一些簡(jiǎn)單的介紹。

假設(shè)隨機(jī)變量XX服從一個(gè)位置參數(shù)為μμ、尺度參數(shù)為σσ的正態(tài)分布，則可以記為：

而概率密度函數(shù)為

2.在python中畫正態(tài)分布直方圖

先直接上代碼

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()

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網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：在python中畫正態(tài)分布圖像的實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來(lái)源：http://muchs.cn/article4/dsgooe.html

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