今天就跟大家聊聊有關(guān)怎么在Python中實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
Python主要應(yīng)用于：1、Web開(kāi)發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)；4、嵌入式應(yīng)用開(kāi)發(fā)；5、游戲開(kāi)發(fā)；6、桌面應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
正態(tài)分布（Normal distribution）又成為高斯分布（Gaussian distribution）
若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為
、標(biāo)準(zhǔn)方差為
的高斯分布，記為：
則其概率密度函數(shù)為：
正態(tài)分布的期望值決定了其位置，其標(biāo)準(zhǔn)差
決定了分布的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。我們通常所說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是
的正態(tài)分布：
概率密度函數(shù)
代碼實(shí)現(xiàn)：
# Python實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布 # 繪制正態(tài)分布概率密度函數(shù) u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 標(biāo)準(zhǔn)差δ sig01 = math.sqrt(1) sig02 = math.sqrt(5) sig_u01 = math.sqrt(0.5) x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) x_01 = np.linspace(u - 6 * sig, u + 6 * sig, 50) x_02 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 10 * sig, 50) x_u01 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 1 * sig, 50) y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig) y_sig01 = np.exp(-(x_01 - u) ** 2 /(2* sig01 **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig01) y_sig02 = np.exp(-(x_02 - u) ** 2 / (2 * sig02 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig02) y_sig_u01 = np.exp(-(x_u01 - u01) ** 2 / (2 * sig_u01 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig_u01) plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2) plt.plot(x_01, y_sig01, "g-", linewidth=2) plt.plot(x_02, y_sig02, "b-", linewidth=2) plt.plot(x_u01, y_sig_u01, "m-", linewidth=2) # plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2,markersize=8) plt.grid(True) plt.show()
看完上述內(nèi)容，你們對(duì)怎么在Python中實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
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