如何在python中实现高斯分布概率密度-创新互联
这篇文章将为大家详细讲解有关如何在python中实现高斯分布概率密度,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
成都创新互联是专业的江山网站建设公司,江山接单;提供做网站、成都网站建设,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行江山网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import style style.use('fivethirtyeight') mu_params = [-1, 0, 1] sd_params = [0.5, 1, 1.5] x = np.linspace(-7, 7, 100) f, ax = plt.subplots(len(mu_params), len(sd_params), sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8)) for i in range(3): for j in range(3): mu = mu_params[i] sd = sd_params[j] y = stats.norm(mu, sd).pdf(x) ax[i, j].plot(x, y) ax[i, j].plot(0,0, label='mu={:3.2f}\nsigma={:3.2f}'.format(mu,sd), alpha=0) ax[i, j].legend(fontsize=10) ax[2,1].set_xlabel('x', fontsize=16) ax[1,0].set_ylabel('pdf(x)', fontsize=16) plt.suptitle('Gaussian PDF', fontsize=16) plt.tight_layout() plt.show()
关于如何在python中实现高斯分布概率密度就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
网页名称:如何在python中实现高斯分布概率密度-创新互联
当前路径:http://pwwzsj.com/article/cdhieo.html