利用python绘制正态分布曲线

使用Python绘制正态分布曲线，借助matplotlib绘图工具；

#-*-coding:utf-8-*-
"""
python绘制标准正态分布曲线
"""
# ==============================================================
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

def gd(x, mu=0, sigma=1):
  """根据公式，由自变量x计算因变量的值

  Argument:
    x: array
      输入数据（自变量）
    mu: float
      均值
    sigma: float
      方差
  """
  left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
  right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
  return left * right

if __name__ == '__main__':
  # 自变量
  x = np.arange(-4, 5, 0.1)
  # 因变量（不同均值或方差）
  y_1 = gd(x, 0, 0.2)
  y_2 = gd(x, 0, 1.0)
  y_3 = gd(x, 0, 5.0)
  y_4 = gd(x, -2, 0.5)

  # 绘图
  plt.plot(x, y_1, color='green')
  plt.plot(x, y_2, color='blue')
  plt.plot(x, y_3, color='yellow')
  plt.plot(x, y_4, color='red')
  # 设置坐标系
  plt.xlim(-5.0, 5.0)
  plt.ylim(-0.2, 1)

  ax = plt.gca()
  ax.spines['right'].set_color('none')
  ax.spines['top'].set_color('none')
  ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
  ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
  ax.yaxis.set_ticks_position('left')
  ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

  plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
  plt.show()

以上就是利用python绘制正态分布曲线的详细内容，更多关于python 正态分布的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python 生成正态分布数据,并绘图和解析

    python 生成正态分布数据,并绘图和解析

    1.生成正态分布数据并绘制概率分布图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 根据均值.标准差,求指定范围的正态分布概率值 def normfun(x, mu, sigma): pdf = np.exp(-((x - mu)**2)/(2*sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi)) return pdf # result = np.random.randi

  • Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到.如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本. 示例1(一维正态分布): # coding=utf-8 '''

  • 使用Python实现正态分布、正态分布采样

    多元正态分布(多元高斯分布) 直接从多元正态分布讲起.多元正态分布公式如下: 这就是多元正态分布的定义,均值好理解,就是高斯分布的概率分布值最大的位置,进行采样时也就是采样的中心点.而协方差矩阵在多维上形式较多. 协方差矩阵 一般来说,协方差矩阵有三种形式,分别称为球形.对角和全协方差.以二元为例: 为了方便展示不同协方差矩阵的效果,我们以二维为例.(书上截的图,凑活着看吧,是在不想画图了) 其实从这个图上可以很好的看出,协方差矩阵对正态分布的影响,也就很好明白了这三个协方差矩阵是哪里来的名字了

  • Python求解正态分布置信区间教程

    正态分布和置信区间 正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布.其概率密度函数的数学表达如下: 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述. 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本的标

  • Python求正态分布曲线下面积实例

    正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是"钟"形曲线.这种分布的概率密度函数为: 其中,μ为均值,σ为标准差. 求正态分布曲线下面积有3σ原则: 正态曲线下,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%,横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974%,横轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020%. 求任意区间内曲线下的面积,通常可以引用scipy包中的相关函数 norm函数生成一个给定均值和标准差的正态分布,cdf(x

  • python 判断一组数据是否符合正态分布

    正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

  • python 实现检验33品种数据是否是正态分布

    我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 22 17:03:16 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyone else. """ import pandas as pd import numpy as np import

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • Python数据可视化实现正态分布（高斯分布）

    正态分布(Normal distribution)又成为高斯分布(Gaussian distribution) 若随机变量X服从一个数学期望为.标准方差为的高斯分布,记为: 则其概率密度函数为: 正态分布的期望值决定了其位置,其标准差决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是的正态分布: 概率密度函数 代码实现: # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(

  • 使用python绘制3维正态分布图的方法

    今天使用python画了几个好玩的3D展示图,现在分享给大家. 先贴上图片 使用的python工具包为: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 在贴代码之前,有必要从整体上了解这些图是如何画出来的.可以把上面每一个3D图片理解成一个长方体.输入数据是三维的,x轴y轴和z轴.在第三个图片里面有x.y和z坐标的标识.在第三张图片中,我们可以理解为,

  • 在python中画正态分布图像的实例

    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 matplot

随机推荐