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  • matlab作概率密度函数很简单,但是本人学的python,因此想用python作图,从txt文本中读取数据,然后用python概率密度函数图像,
  • 今天小编就为大家分享一篇python实现beta分布概率密度函数的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    我想绘制基于概率密度函数的近似值

    我有一个样本;模拟直方图行为的曲线.我可以

    有我想要的样本.

    解决方法:

    如果要绘制分布,并且知道它,请将其定义为函数,并将其绘制为:

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    def my_dist(x):

    return np.exp(-x ** 2)

    x = np.arange(-100, 100)

    p = my_dist(x)

    plt.plot(x, p)

    plt.show()

    如果您没有确切的分布作为分析函数,也许您可​​以生成一个大样本,采用直方图并以某种方式平滑数据:

    import numpy as np

    from scipy.interpolate import UnivariateSpline

    from matplotlib import pyplot as plt

    N = 1000

    n = N//10

    s = np.random.normal(size=N) # generate your data sample with N elements

    p, x = np.histogram(s, bins=n) # bin it into n = N//10 bins

    x = x[:-1] + (x[1] - x[0])/2 # convert bin edges to centers

    f = UnivariateSpline(x, p, s=n)

    plt.plot(x, f(x))

    plt.show()

    您可以在UnivariateSpline函数调用中增加或减少s(平滑因子)以增加或减少平滑.例如,使用这两个:

    标签:python,matplotlib,histogram,probability

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    y轴以某种方式标准化,曲线下面积为1.

    如果使用normed = True进行标准化,那么为每个数据点添加相等的权重是没有意义的.

    首先,您需要将数据转换为0:

    lines -= mean(lines)

    然后绘制它.

    这应该是一个有用的最小例子:

    import numpy as np

    from numpy.random import normal

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.stats import norm

    # gaussian distributed random numbers with mu =4 and sigma=2

    x = normal(4, 2, 10000)

    mean = np.mean(x)

    sigma = np.std(x)

    x -= mean

    x_plot = np.linspace(min(x), max(x), 1000)

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(1,1,1)

    ax.hist(x, bins=50, normed=True, label="data")

    ax.plot(x_plot, norm.pdf(x_plot, mean, sigma), 'r-', label="pdf")

    ax.legend(loc='best')

    x_ticks = np.arange(-4*sigma, 4.1*sigma, sigma)

    x_labels = [r"${} \sigma$".format(i) for i in range(-4,5)]

    ax.set_xticks(x_ticks)

    ax.set_xticklabels(x_labels)

    plt.show()

    输出图像是这样的:

    你有太多的进口.你导入小数两次,甚至一次*然后numpy,pyplot和scipy包含在pylab中.也是为什么导入整个scipy.stats然后再次从它导入规范?

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  • 绘制概率密度

    千次阅读 2021-02-04 07:12:24
    最常见的方法是使用fill_between对置信区间之间的区域进行着色。例如:import numpy as npnp.random.seed(1977)import matplotlib.pyplot as plt# Generate data...x_obs = np.linspace(-2, 2, 20)true_model = [0.2...

    最常见的方法是使用fill_between对置信区间之间的区域进行着色。例如:import numpy as np

    np.random.seed(1977)

    import matplotlib.pyplot as plt

    # Generate data...

    x_obs = np.linspace(-2, 2, 20)

    true_model = [0.2, -0.1, 4, 2, 1, 0]

    noise = np.random.normal(0, 5, x_obs.shape)

    y_obs = np.polyval(true_model, x_obs) + noise

    # Fit to a 5-th order polynomial

    fit_model = np.polyfit(x_obs, y_obs, 5)

    x = np.linspace(-3, 3, 100)

    y_true = np.polyval(true_model, x)

    y_pred = np.polyval(fit_model, x)

    # Made up confidence intervals (I'm too lazy to do the math...)

    high_bound = y_pred + 3 * (0.5 * x**4 + 3)

    low_bound = y_pred - 3 * (0.5 * x**4 + 3)

    # Plot the results...

    fig, ax = plt.subplots()

    ax.fill_between(x, high_bound, low_bound, color='gray', alpha=0.5)

    ax.plo

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  • 使用直方生成平滑的累积密度函数并不简单;您可以使用插值,例如scipy.interpolate.interp1d(),用于存储箱中心之间的值,这对于存储箱和项目数量相当大的直方来说效果很好。然而,你必须决定概率函数尾部的形式...

    可以使用累积密度函数从任意分布生成随机数,如described here。

    使用直方图生成平滑的累积密度函数并不简单;您可以使用插值,例如scipy.interpolate.interp1d(),用于存储箱中心之间的值,这对于存储箱和项目数量相当大的直方图来说效果很好。然而,你必须决定概率函数尾部的形式,即对于小于或大于最大bin的值。您可以基于将高斯拟合到直方图的例子给出分布高斯尾),或者根据您的问题给出任何其他形式的尾,或者简单地截断分布。

    示例:import numpy

    import scipy.interpolate

    import random

    import matplotlib.pyplot as pyplot

    # create some normally distributed values and make a histogram

    a = numpy.random.normal(size=10000)

    counts, bins = numpy.histogram(a, bins=100, density=True)

    cum_counts = numpy.cumsum(counts)

    bin_widths = (bins[1:] - bins[:-1])

    # generate more values with same distribution

    x = cum_counts*bin_widths

    y = bins[1:]

    inverse_density_function = scipy.interpolate.interp1d(x, y)

    b = numpy.zeros(10000)

    for i in range(len( b )):

    u = random.uniform( x[0], x[-1] )

    b[i] = inverse_density_function( u )

    # plot both

    pyplot.hist(a, 100)

    pyplot.hist(b, 100)

    pyplot.show()

    这不处理尾部,它可以更好地处理垃圾箱边缘,但它可以让您开始使用直方图生成具有相同分布的更多值。

    另外,你也可以试着用一些数值来拟合一个特定的已知分布(我认为这是你在问题中提到的),但是上面的非参数方法更通用。

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  • Python——概率密度曲线

    千次阅读 2020-07-31 15:48:37
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  • python实现beta分布概率密度函数

    万次阅读 2018-07-18 21:28:03
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