Python如何绘制概率分布直方图浅析
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2022-06-23 13:14:21
目录前言一、代码二、运行效果总结前言直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,...
前言
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
一、代码
1、案例一
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0] y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0] p = np.ones(1000) p[:600] = 0 np.random.shuffle(p) # print(p) z = x + y * p plt.hist(z, density=true, bins=150) plt.show()
2、案例二
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 1000 # p = 0.4 u = [] for i in range(1000): x = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0] y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0] p = np.ones(n) p[:600] = 0 np.random.shuffle(p) z = x + y * p a = 1 / pow(n * np.var(z), 1/2) b = sum(z) - n * np.mean(z) u = a * b u.append(u) plt.hist(u, density=true, bins=60) plt.show()
二、运行效果
1、案例一
2、案例二
总结
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