python實現正態分佈

就是非常簡單的用正態分佈的公式畫個圖即可，簡單方便：y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig)**或參考：統計學（四）——python實現正態分佈 - leolrh -

正態分佈（normaldistribution）

也稱「常態分布」，又名高斯分布（gaussiandistribution）

最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。

正態曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)

其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。當μ=0,σ=1時的正態分佈是標準正態分佈。其概率密度函式為：

我們通常所說的標準正態分佈是

的正態分佈：

#

-*- coding:utf-8 -*-
#python實現正態分佈
#繪製正態分佈概率密度函式
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import
math
u = 0  #
均值μu01 = -2sig = math.sqrt(0.2)  #
標準差δ
概率密度函式
#

python實現正態分佈
#繪製正態分佈概率密度函式
import
math
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
u = 0 #
均值μu01 = -2sig = math.sqrt(0.2) #
標準差δ
				
Matlab實現正態分佈
1 使用matlab畫出正態分佈的概率密度函式影象。x 10 0.01 10 y normpdf x,0,1 正態分佈函式。figure axes1 axes pos 0.1 0.1 0.85 0.85 plot x,y set axes1,ylim 0.01 0.43 xlim 3 3 圖1 2 ...
				
Python資料視覺化實現正態分佈（高斯分布）
正態分佈 normal distribution 又成為高斯分布 gaussian distribution 若隨機變數x服從乙個數學期望為 標準方差為 的高斯分布，記為 則其概率密度函式為 正態分佈的期望值 決定了其位置，其標準差 決定了分布程式設計客棧的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為...
				
golang實現正態分佈生產隨機數
在網上扒了好久也沒有想要的正態分佈生產器，乾脆參考網上的例子自己做個吧！正態分佈公式 正態分佈公式 func normalfloat64 x int64 miu int64 sigma int64 float64 正態分佈隨機數生產器 min 最小值，max 最大值，miu 期望值 均值 sigma...