在python中画正态分布图像的实例
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2020-12-26
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在在python中画正态分布图像的实例中画正态分布图像的实例
1.正态分布简介正态分布简介
正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，是一个非常重要也非常常见的连续概率分布。正态分
布大家也都非常熟悉，下面做一些简单的介绍。
假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ、尺度参数为σσ的正态分布，则可以记为：
而概率密度函数为
2.在在python中画正态分布直方图中画正态分布直方图
先直接上代码
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
def demo1():
mu ,sigma = 0, 1
sampleNo = 1000
np.random.seed(0)
s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo)
plt.hist(s, bins=100, normed=True)
plt.show()
上面是一个标准正态分布的直方图。最后输出的图像为：
很多同学心里会有疑惑：这个图像看上去虽然是有点奇怪，虽然形状有点像正态分布，但是差得还比较多嘛，不能算是严格意
义上的正态分布。
为什么会有这种情况出现呢？其实原因很简单，代码中我们设定的smapleno = 1000。这个数量并不是很大，所以整个图像看
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