python 正态分布曲线

2024-08-03

Python绘制正态分布曲线

使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

用 Excel 画正态分布曲线

用 Excel 画正态分布曲线群里有小伙伴询问一道曲线题,有小伙伴看出来是正态分布曲线,刚好之前有大概了解一下正态分布. 可以在 Excel 很容易实现. 使用 NORMDIST 即可. 效果如下:

python+正态分布+蒙特卡洛预测男女身高概率！

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类

python bezier 曲线

1.手写bezier公式,生成bezier代码, 如果给的点数过多,则会生成一半bezier曲线,剩下的一半就需要进行拼接: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import bezier b_xs = [] b_ys = [] # xs表示原始数据 # n表示阶数 # k表示索引 def one_bezier_curve(a, b, t): return (1 - t) * a + t * b def n_bezier_curv

echarts展示箱型图&正态分布曲线

效果图: 直接上代码吧: <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <style type="text/css"> #main { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main1 { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main2 { height: 500px; border:

python的曲线平滑工具，及python画一条线中包含不同粗细不同颜色的画线方法

from scipy.signal import savgol_filter import matplotlib.pyplot as plt cc = savgol_filter(c, 99, 1) plt.plot(c)plt.plot(cc)plt.show() from matplotlib.collections import LineCollection import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt pi

正态分布-python建模

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

【Python数据分析】四级成绩分布 -matplotlib,xlrd 应用

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块

Python大数据与机器学习之NumPy初体验

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习应用Spark进行大数据分析实现机器学习算法学习使用NumPy库处理数值数据学习使用Pandas库进行数据分析学习使用Matplotlib库进行Python绘图学习使用Seaborn库进行统计绘图使用Plotly库进行动态可视化使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚

概率分析方法与推断统计(来自我写的python书)

在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容.而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推断统计的内容前,还将讲述一些常用的概率统计方法. 1 分析收盘价,绘制小提琴图小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性,从箱状图里能看出数据的各分位数,而从核密度图里,能看出样本数据的分布情况,即每个数值点上样本的密度. 从统计学的角度来分析,样本密度越大的数值区域,接下来的数据出现在这里的概

用Python学分析 - t分布

1. t分布形状类似于标准正态分布2. t分布是对称分布,较正态分布离散度强,密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3. 对于大型样本,t-值与z-值之间的差别很小作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量,真正的平均值抽样分布是t分布,因此,当存在疑问时,应使用t分布样本容量对分布的影响- 当样本容量在 30-35之

Python人工智能学习笔记

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

ROC，AUC，PR，AP介绍及python绘制

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht

T 分布（近似标准正态分布）

1.1 定义定义:假设X服从标准正态分布N(0,1),Y服从卡方分布,那么的分布称为自由度为n的t分布,记为. T分布密度函数其中,Gam(x)为伽马函数. 可用于两组独立计量资料的假设检验. 由于在实际工作中,往往σ(总体方差)是未知的,常用s(样本方差)作为σ总体方差的估计值,为了与u变换(正态化变换)区别,称为t变换,统计量t 值的分布称为t分布.[u分布也叫标准正态分布] u变换:[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正

statistical thinking in Python EDA

Histgram直方图适合于单个变量的value分布图形 seaborn在matplotlib基础上做了更高层的抽象,方便对基础的图表绘制.也可以继续使用matplotlib直接绘图,但是调用seabon的set()方法就能获得好看的样式. # Import plotting modules import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Set default Seaborn style sns.set() # Plot hist

Python代码样例列表

扫描左上角二维码,关注公众账号数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│ Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│ NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│ Python datetime计时程序的实现方法.py│ python du熊学斐波那契实现.py│ python lambda实现求素数的简短代码.py│ Python localtime()方法计

python实现抽样分布描述

本次使用木东居士提供数据案例,验证数据分布等内容, 参考链接:https://www.jianshu.com/p/6522cd0f4278 #数据读取 df = pd.read_excel('C://Users//zxy//Desktop//data.xlsx',usecols = [1,2,3]) 1.按照港口分类,计算各类港口数据年龄.车票价格的统计量. df1 = df.groupby(['Embarked']) df1.describe() 或 # 变异系数 = 标准差/平均值 def

7个现在就该学习Python 的理由【80%的人都不知道】

Python 是一门更注重可读性和效率的语言,尤其是相较于 Java,PHP 以及 C++ 这样的语言,它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎. 诚然,它有点老了,但仍是 80 后啊 —— 至少没有 Cobol 或者 Fortran 那么老.而且,如果还能派上用场的话,为啥要折腾着改变它呢 (尤其在这个还有那么多方法可以提升它性能的时候)? 实际上这要看你怎么看待它,生命线长本身就是件好事 —— 说明它稳定且可靠. 如果你是像其他许多人一样都是从 Java,C 或者 Perl 开始进入职业生涯的,

【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序

非参数估计：核密度估计KDE

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一.解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计. 参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析.在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性.可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回

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