Hướng dẫn how do you plot a normal distribution curve in python? - làm thế nào để bạn vẽ một đường cong phân phối bình thường trong python?

Question

Bạn có thể nhận được CDF dễ dàng. Vì vậy, PDF thông qua CDF

Nội dung chính Show

Các mô -đun cần thiết
Các chức năng được sử dụng
Cách tiếp cận

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.interpolate
    import scipy.stats

    def setGridLine(ax):
        #http://jonathansoma.com/lede/data-studio/matplotlib/adding-grid-lines-to-a-matplotlib-chart/
        ax.set_axisbelow(True)
        ax.minorticks_on()
        ax.grid(which='major', linestyle='-', linewidth=0.5, color='grey')
        ax.grid(which='minor', linestyle=':', linewidth=0.5, color='#a6a6a6')
        ax.tick_params(which='both', # Options for both major and minor ticks
                        top=False, # turn off top ticks
                        left=False, # turn off left ticks
                        right=False,  # turn off right ticks
                        bottom=False) # turn off bottom ticks

    data1 = np.random.normal(0,1,1000000)
    x=np.sort(data1)
    y=np.arange(x.shape[0])/(x.shape[0]+1)

    f2 = scipy.interpolate.interp1d(x, y,kind='linear')
    x2 = np.linspace(x[0],x[-1],1001)
    y2 = f2(x2)

    y2b = np.diff(y2)/np.diff(x2)
    x2b=(x2[1:]+x2[:-1])/2.

    f3 = scipy.interpolate.interp1d(x, y,kind='cubic')
    x3 = np.linspace(x[0],x[-1],1001)
    y3 = f3(x3)

    y3b = np.diff(y3)/np.diff(x3)
    x3b=(x3[1:]+x3[:-1])/2.

    bins=np.arange(-4,4,0.1)
    bins_centers=0.5*(bins[1:]+bins[:-1])
    cdf = scipy.stats.norm.cdf(bins_centers)
    pdf = scipy.stats.norm.pdf(bins_centers)

    plt.rcParams["font.size"] = 18
    fig, ax = plt.subplots(3,1,figsize=(10,16))
    ax[0].set_title("cdf")
    ax[0].plot(x,y,label="data")
    ax[0].plot(x2,y2,label="linear")
    ax[0].plot(x3,y3,label="cubic")
    ax[0].plot(bins_centers,cdf,label="ans")

    ax[1].set_title("pdf:linear")
    ax[1].plot(x2b,y2b,label="linear")
    ax[1].plot(bins_centers,pdf,label="ans")

    ax[2].set_title("pdf:cubic")
    ax[2].plot(x3b,y3b,label="cubic")
    ax[2].plot(bins_centers,pdf,label="ans")

    for idx in range(3):
        ax[idx].legend()
        setGridLine(ax[idx])

    plt.show()
    plt.clf()
    plt.close()

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Prerequisites:

Matplotlib
Numpy
Scipy
Số liệu thống kê

Phân phối bình thường là một hàm xác suất được sử dụng trong các số liệu thống kê cho biết cách phân phối giá trị dữ liệu. Đây là chức năng phân phối xác suất quan trọng nhất được sử dụng trong số liệu thống kê vì lợi thế của nó trong trường hợp thực tế. Ví dụ, chiều cao của dân số, kích thước giày, mức IQ, lăn một cái chết, và nhiều hơn nữa. & NBSP; is a probability function used in statistics that tells about how the data values are distributed. It is the most important probability distribution function used in statistics because of its advantages in real case scenarios. For example, the height of the population, shoe size, IQ level, rolling a die, and many more.

Hàm mật độ xác suất của phân phối bình thường hoặc Gaussian được đưa ra bởi:

Hướng dẫn how do you plot a normal distribution curve in python? - làm thế nào để bạn vẽ một đường cong phân phối bình thường trong python?

Hàm mật độ xác suất

Ở đâu, x là biến, MU là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Sigma

Các mô -đun cần thiết

Matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python, được sử dụng rộng rãi cho mục đích trực quan hóa dữ liệu.is python’s data visualization library which is widely used for the purpose of data visualization.
Numpyis một gói xử lý mảng đa năng. Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao và các công cụ để làm việc với các mảng này. Đây là gói cơ bản để điện toán khoa học với Python. is a general-purpose array-processing package. It provides a high-performance multidimensional array object, and tools for working with these arrays. It is the fundamental package for scientific computing with Python.
Scipy là một thư viện Python hữu ích trong việc giải nhiều phương trình toán học và thuật toán.is a python library that is useful in solving many mathematical equations and algorithms.
Mô -đun thống kê cung cấp các chức năng để tính toán số liệu thống kê toán học của dữ liệu số.module provides functions for calculating mathematical statistics of numeric data.

Các chức năng được sử dụng

Để tính toán trung bình của dữ liệu

Syntax:

mean(data)

Để tính toán độ lệch chuẩn của dữ liệu

Syntax:

stdev(data)

Để tính toán mật độ xác suất bình thường của định mức dữ liệu.pdf được sử dụng, nó đề cập đến hàm mật độ xác suất bình thường là mô -đun trong thư viện SCIPY sử dụng hàm mật độ xác suất trên để tính giá trị.

Syntax:

Norm.pdf (dữ liệu, LỘC, tỷ lệ)

Ở đây, tham số LỘC còn được gọi là giá trị trung bình và tham số tỷ lệ còn được gọi là độ lệch chuẩn.

Cách tiếp cận

Nhập mô -đun
Tạo dữ liệu
Tính toán trung bình và độ lệch
Tính mật độ xác suất bình thường
Sơ đồ sử dụng các giá trị được tính toán ở trên
Hiển thị cốt truyện

Dưới đây là việc thực hiện.

Python3

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.stats import

mean(data)

0

import

mean(data)

2

mean(data)

3

mean(data)

4

mean(data)

5

mean(data)

6

mean(data)

7

mean(data)

8

mean(data)

7

mean(data)

8

stdev(data)

1

stdev(data)

2

stdev(data)

3

mean(data)

4

stdev(data)

5

stdev(data)

6

mean(data)

4

stdev(data)

8

stdev(data)

9

import0

Output:

Đầu ra của mã trên

programming python Plot distribution Python Probability distribution Python

Hướng dẫn how do you plot a normal distribution curve in python? - làm thế nào để bạn vẽ một đường cong phân phối bình thường trong python?

Các mô -đun cần thiết

Các chức năng được sử dụng

Cách tiếp cận

Python3

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội