#計算鳶尾花花瓣長度的最大值,平均值,中值,均方差。import numpy
asnp
from
sklearn.datasets import load_iris
data=load_iris()
iris=data.data
petal_length=iris[:,2
] #取所有行的第二列
print(np.mean(petal_length)) #平均值
print(np.std(petal_length)) #標準差
print(np.median(petal_length)) #中位數
#用np.random.normal()產生乙個正態分佈的隨機數組,並顯示出來。#np.random.randn()產生乙個正態分佈的隨機數組,並顯示出來。print(np.random.randn(
3,3)) #3行3列正太分布隨機數組
#顯示鳶尾花花瓣長度的正態分佈圖import matplotlib.pyplot
asplt
mu=np.mean(petal_length) #期望
sigma=np.std(petal_length) #標準差
num=1000
#個數為1000
#顯示鳶尾花花瓣長度的曲線圖mu=np.mean(petal_length) #期望
sigma=np.std(petal_length) #標準差
#顯示鳶尾花花瓣長度的散點圖。mu=np.mean(petal_length) #期望
sigma=np.std(petal_length) #標準差
print(np.mean(petal_length),np.std(petal_length),np.median(petal_length))
plt.scatter(np.linspace(
0,150,num=150),petal_length,alpha=0.5,marker='d'
)plt.show()
boost 統計分布之正態分佈
專案要計算乙個聯配 alignment 的顯著性,用p value來衡量。隨機聯配做背景分布,而隨機聯配是正態的。學習了一下boost的數學分布。太好用了,媽媽再也不用擔心我寫錯公式了。下面是測試 include include using namespace std int main int ar...
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t 分布的圖形與特徵 以0為中心,左右對稱的單峰分布 t分布曲線是一簇曲線,其形態變化與自由度的大小有關。自由度越小,則t 值越分散,t分布曲線的峰部越矮而尾部翹得越高 說明尾部面積 概率p 就越大 與u分布曲線相比,t 分布低平 自由度逐漸增大時,t 分布逐漸逼近u 分布 標準正態分佈 當趨於 時...
基於R統計分析 樣本與分布
1 資料抽樣 1 簡單隨機抽樣 sample x,size,replace false,prob null 其中,x表示待抽取物件,一般情況下以向量形式表示 size為非負整數,表示想要抽取樣本的個數 replace表示是否為可放回抽樣,預設不放回 prob用於設定各個抽樣樣本的抽樣概率,預設等概率...