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  • 怎么在高斯分布中采样得到向量python[把...如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本...

    怎么在高斯分布中采样得到向量python[把你所有的心事都告诉小编小编虽然不会说但小编听得懂]

    极限定义:设{Xn}为一无穷数列,如果存在常数a对于任意给定的正数ε(不论它多么小),总存在正整数N,使得当n>N时的一切Xn。

    如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本。希望有用,如有错误,欢迎指正。 # coding=utf-8 import numpy as np from numpy.linalg import cholesky import matpl再见时连好久不见都说不出口,只能假装没看见,从身边擦过。

    b5ac73f3996bfd655a039010edc2feff.png

    如何用python使变量服从正太分布?

    正太分布哈哈 首先,如果想要你的一千万个数据严格服从正态分布,那么先确定这个分布的数据,也就是均值和方差,N(u,o),这里均值 u=50,方差 o 由你确定,根据正态分布概率密度函数,对于每一个 1~100 之间的整数 x。

    如何用python numpy产生一个正太分布随机数的向量一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本。希望有用,如有错误,欢迎指正。 # coding=utf-8 import numpy as np from numpy.linalg import cholesky import matpl有时,放弃是另一种坚持,你错失了夏花绚烂,必将会走进秋叶静美。

    python 怎么分享标准正态分布某个值

    from numpy import *; 即使熄灭整个城市的灯火,也掩藏不了小编无处安放的伤心。

    def rand_Matrix():

    randArr=random.randn(2,3); 爱不可怕,可怕的是爱得不够,最可怕的是爱得不够还要勉强。

    randMat=mat(randArr);

    return randMat; 一种结果如下: 小编不敢说自己一生都会喜欢你,但至少在能看见你的岁月里只想对你一个人好。

    matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071], 你总是在小编准备放手的时候给小编两颗糖,让小编舍不得,误以为那是喜欢。

    [-0.75507988, 0.80393683, -0.31抱歉,你只是小编利用的工具之一,没什么重要的。

    如何用python分享出某已知正态分布的概率密度算出平均值和标准差μ、σ,代入正态分布密度函数表达式: f(x) = exp{-(x-μ)2/2σ2}/[√(2π)σ] 给定x值,即可算出f值。

    python怎样生成正太分布的随机数

    python pandas 怎么生成正态分布的图小编始终相信,世界上总有那个饿了陪小编吃,困了陪小编睡,哭了逗小编笑,笑了打击小编的那个人,最好的总在最后,小编也要把最好的自己留给最后的你。

    高斯分布是从负无穷到正无穷的.能限制住就不是高斯分布了.或者你做个近似的,函数生成的数值如果不在[0,1],就重新随机一次可以给小编杯开水,也可以给小编杯冰水,但别拿温水耗着小编。

    如何用python分享解一个带正态分布和ln函数的方程

    python分享正态分布的随机数除了你自己,没有人会明白你的故事里有过多少快乐或伤悲,因为那终究只是你一个人的感觉。

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  • Python正态分布两种写法

    千次阅读 2021-11-24 12:19:41
    rrr ~ N(μ,σ2)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)

    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)
    
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  • 正态分布: os.chdir("../ch03") #P64 normal distribution import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab %matplotlib inline def normal(mean = 0, var = 1): sigma = ...

     正态分布:

    os.chdir("../ch03")
    
    #P64  normal distribution
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.mlab as mlab
    %matplotlib inline
    def normal(mean = 0, var = 1):
        sigma = np.sqrt(var)
        x = np.linspace(-3,3,100)
        plt.plot(x,mlab.normpdf(x,mean,sigma))
        plt.show()
    
    normal(1,0.5)

    二项分布

    #P65  binomial
    from scipy.stats import binom
    def binomial(x=10,n=10, p=0.5):
        fig, ax = plt.subplots(1, 1)
        x=range(x)
        rv = binom(n, p)
        plt.vlines(x, 0, (rv.pmf(x)), colors='k', linestyles='-')
        plt.show()
    
    binomial()

     

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  • 1、生成正态分布数据并绘制概率分布图import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值def normfun(x, mu, sigma):pdf = np.exp(-((x - mu)**2...

    1、生成正态分布数据并绘制概率分布图

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值

    def normfun(x, mu, sigma):

    pdf = np.exp(-((x - mu)**2)/(2*sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi))

    return pdf

    # result = np.random.randint(-65, 80, size=100) # 最小值,最大值,数量

    result = np.random.normal(15, 44, 100) # 均值为0.5,方差为1

    print(result)

    x = np.arange(min(result), max(result), 0.1)

    # 设定 y 轴,载入刚才的正态分布函数

    print(result.mean(), result.std())

    y = normfun(x, result.mean(), result.std())

    plt.plot(x, y) # 这里画出理论的正态分布概率曲线

    # 这里画出实际的参数概率与取值关系

    plt.hist(result, bins=10, rwidth=0.8, density=True) # bins个柱状图,宽度是rwidth(0~1),=1没有缝隙

    plt.title('distribution')

    plt.xlabel('temperature')

    plt.ylabel('probability')

    # 输出

    plt.show() # 最后图片的概率和不为1是因为正态分布是从负无穷到正无穷,这里指截取了数据最小值到最大值的分布

    根据范围生成正态分布:

    result = np.random.randint(-65, 80, size=100) # 最小值,最大值,数量

    根据均值、方差生成正态分布:

    result = np.random.normal(15, 44, 100) # 均值为0.5,方差为1

    2、判断一个序列是否符合正态分布

    import numpy as np

    from scipy import stats

    pts = 1000

    np.random.seed(28041990)

    a = np.random.normal(0, 1, size=pts) # 生成1个正态分布,均值为0,标准差为1,100个点

    b = np.random.normal(2, 1, size=pts) # 生成1个正态分布,均值为2,标准差为1, 100个点

    x = np.concatenate((a, b)) # 把两个正态分布连接起来,所以理论上变成了非正态分布序列

    k2, p = stats.normaltest(x)

    alpha = 1e-3

    print("p = {:g}".format(p))

    # 原假设:x是一个正态分布

    if p < alpha: # null hypothesis: x comes from a normal distribution

    print("The null hypothesis can be rejected") # 原假设可被拒绝,即不是正态分布

    else:

    print("The null hypothesis cannot be rejected") # 原假设不可被拒绝,即使正态分布

    3、求置信区间、异常值

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy import stats

    import pandas as pd

    # 求列表数据的异常点

    def get_outer_data(data_list):

    df = pd.DataFrame(data_list, columns=['value'])

    df = df.iloc[:, 0]

    # 计算下四分位数和上四分位

    Q1 = df.quantile(q=0.25)

    Q3 = df.quantile(q=0.75)

    # 基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值

    low_whisker = Q1 - 1.5 * (Q3 - Q1)

    up_whisker = Q3 + 1.5 * (Q3 - Q1)

    # 寻找异常点

    kk = df[(df > up_whisker) | (df < low_whisker)]

    data1 = pd.DataFrame({'id': kk.index, '异常值': kk})

    return data1

    N = 100

    result = np.random.normal(0, 1, N)

    # result = np.random.randint(-65, 80, size=N) # 最小值,最大值,数量

    mean, std = result.mean(), result.std(ddof=1) # 求均值和标准差

    # 计算置信区间,这里的0.9是置信水平

    conf_intveral = stats.norm.interval(0.9, loc=mean, scale=std) # 90%概率

    print('置信区间:', conf_intveral)

    x = np.arange(0, len(result), 1)

    # 求异常值

    outer = get_outer_data(result)

    print(outer, type(outer))

    x1 = outer.iloc[:, 0]

    y1 = outer.iloc[:, 1]

    plt.scatter(x1, y1, marker='x', color='r') # 所有离散点

    plt.scatter(x, result, marker='.', color='g') # 异常点

    plt.plot([0, len(result)], [conf_intveral[0], conf_intveral[0]])

    plt.plot([0, len(result)], [conf_intveral[1], conf_intveral[1]])

    plt.show()

    4、采样点离散图和概率图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy import stats

    import pandas as pd

    import time

    print(time.strftime('%Y-%m-%D %H:%M:%S'))

    # 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值

    def _normfun(x, mu, sigma):

    pdf = np.exp(-((x - mu)**2)/(2*sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi))

    return pdf

    # 求列表数据的异常点

    def get_outer_data(data_list):

    df = pd.DataFrame(data_list, columns=['value'])

    df = df.iloc[:, 0]

    # 计算下四分位数和上四分位

    Q1 = df.quantile(q=0.25)

    Q3 = df.quantile(q=0.75)

    # 基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值

    low_whisker = Q1 - 1.5 * (Q3 - Q1)

    up_whisker = Q3 + 1.5 * (Q3 - Q1)

    # 寻找异常点

    kk = df[(df > up_whisker) | (df < low_whisker)]

    data1 = pd.DataFrame({'id': kk.index, '异常值': kk})

    return data1

    N = 100

    result = np.random.normal(0, 1, N)

    # result = np.random.randint(-65, 80, size=N) # 最小值,最大值,数量

    # result = [100]*100 # 取值全相同

    # result = np.array(result)

    mean, std = result.mean(), result.std(ddof=1) # 求均值和标准差

    # 计算置信区间,这里的0.9是置信水平

    if std == 0: # 如果所有值都相同即标准差为0则无法计算置信区间

    conf_intveral = [min(result)-1, max(result)+1]

    else:

    conf_intveral = stats.norm.interval(0.9, loc=mean, scale=std) # 90%概率

    # print('置信区间:', conf_intveral)

    # 求异常值

    outer = get_outer_data(result)

    # 绘制离散图

    fig = plt.figure()

    fig.add_subplot(2, 1, 1)

    plt.subplots_adjust(hspace=0.3)

    x = np.arange(0, len(result), 1)

    plt.scatter(x, result, marker='.', color='g') # 画所有离散点

    plt.scatter(outer.iloc[:, 0], outer.iloc[:, 1], marker='x', color='r') # 画异常离散点

    plt.plot([0, len(result)], [conf_intveral[0], conf_intveral[0]]) # 置信区间线条

    plt.plot([0, len(result)], [conf_intveral[1], conf_intveral[1]]) # 置信区间线条

    plt.text(0, conf_intveral[0], '{:.2f}'.format(conf_intveral[0])) # 置信区间数字显示

    plt.text(0, conf_intveral[1], '{:.2f}'.format(conf_intveral[1])) # 置信区间数字显示

    info = 'outer count:{}'.format(len(outer.iloc[:, 0]))

    plt.text(min(x), max(result)-((max(result)-min(result)) / 2), info) # 异常点数显示

    plt.xlabel('sample count')

    plt.ylabel('value')

    # 绘制概率图

    if std != 0: # 如果所有取值都相同

    fig.add_subplot(2, 1, 2)

    x = np.arange(min(result), max(result), 0.1)

    y = _normfun(x, result.mean(), result.std())

    plt.plot(x, y) # 这里画出理论的正态分布概率曲线

    plt.hist(result, bins=10, rwidth=0.8, density=True) # bins个柱状图,宽度是rwidth(0~1),=1没有缝隙

    info = 'mean:{:.2f}\nstd:{:.2f}\nmode num:{:.2f}'.format(mean, std, np.median(result))

    plt.text(min(x), max(y) / 2, info)

    plt.xlabel('value')

    plt.ylabel('Probability')

    else:

    fig.add_subplot(2, 1, 2)

    info = 'non-normal distribution!!\nmean:{:.2f}\nstd:{:.2f}\nmode num:{:.2f}'.format(mean, std, np.median(result))

    plt.text(0.5, 0.5, info)

    plt.xlabel('value')

    plt.ylabel('Probability')

    plt.savefig('./distribution.jpg')

    plt.show()

    print(time.strftime('%Y-%m-%D %H:%M:%S'))

    以上就是python 生成正态分布数据,并绘图和解析的详细内容,更多关于python 正态分布的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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