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  • python正态分布
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    2020-11-27 23:13:50

    Python正态分布概率计算方法,喜欢算法的伙伴们可以参考学习下。需要用到math模块。先了解一下这个模块方法,再来写代码会更好上手。

    def st_norm(u):

    '''标准正态分布'''

    import math

    x=abs(u)/math.sqrt(2)

    T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

    0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)

    E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))

    for i,a in enumerate(T)])),-16)

    p=0.5-0.5*E if u<0 else 0.5+0.5*E

    return(p)

    def norm(a,sigma,x):

    '''一般正态分布'''

    u=(x-a)/sigma

    return(st_norm(u))

    while 1:

    '''输入一个数时默认为标准正态分布

    输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x

    输入 stop 停止'''

    S=input('please input the parameters:\n')

    if S=='stop':break

    try:

    L=[float(s) for s in S.split()]

    except:

    print('Input error!')

    continue

    if len(L)==1:

    print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

    elif len(L)==3:

    print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

    else:

    print('Input error!')

    #www.iplaypy.com

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    python正态分布

    python正态分布

    Python-正态分布 (Python - Normal Distribution)

    The normal distribution is a form presenting data by arranging the probability distribution of each value in the data.Most values remain around the mean value making the arrangement symmetric.

    正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式,大多数值保持在平均值附近,从而使排列对称。

    We use various functions in numpy library to mathematically calculate the values for a normal distribution. Histograms are created over which we plot the probability distribution curve.

    我们使用numpy库中的各种函数来数学计算正态分布的值。 将创建直方图,在该直方图上绘制概率分布曲线。

    
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    mu, sigma = 0.5, 0.1
    s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
    
    # Create the bins and histogram
    count, bins, ignored = plt.hist(s, 20, normed=True)
    
    # Plot the distribution curve
    plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
        np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),       linewidth=3, color='y')
    plt.show()
    
    

    Its output is as follows −

    输出如下-

    normdist.png

    翻译自: https://www.tutorialspoint.com/python_data_science/python_normal_distribution.htm

    python正态分布

    展开全文
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    r r r ~ N ( μ , σ 2 ) N(μ,σ^2) N(μ,σ2)

    sigma=0.005
    mu=1
    r1=normal(size=1000)*sigma**2+mu
    r2=normal(mu, scale=sigma, size=1000)
    
    展开全文
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    import numpy as np
    import math
    from d2l import torch as d2l
    def normal(x,mu,sigma):
        p = 1/math.sqrt(2*math.pi * sigma **2)
        return p * np.exp(-0.5/sigma**2 * (x - mu)**2)
    
    
    x = np.arange(-7,7,0.01)
    params = [(0,1),(0,2),(3,1)]
    d2l.plot(x,[normal(x,mu,sigma) for mu,sigma in params],xlabel = 'x',ylabel='p(x)',figsize=(4.5,2.5),
            legend=[f'mean{mu},std{sigma}'for mu,sigma in params])

     

    展开全文
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