个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- VisualStudio2022插件的安装及使用-编程手把手系列文章
- pprof-在现网场景怎么用
- C#实现的下拉多选框，下拉多选树，多级节点
- 【学习笔记】基础数据结构：猫树
57
4
正态分布（也称为高斯分布）是一种非常重要的概率分布，它描述了许多自然和人为现象的数据分布情况。正态分布的形状呈钟形，其峰值位于平均值处，两侧对称下降.
正态分布可以用两个参数来完全描述:
均值（μ）：表示数据的平均值，分布的峰值位于 μ 处。 标准差（σ）：表示数据的离散程度，数值越大，分布越平坦.
NumPy 提供了 random.normal() 函数来生成服从正态分布的随机数。该函数接受以下参数:
loc：正态分布的均值，默认为 0。 scale：正态分布的标准差，默认为 1。 size：输出数组的形状.
示例：生成 100 个服从正态分布的随机数，均值为 5，标准差为 2:
import numpy as np
data = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=100)
print(data)
Seaborn 库提供了便捷的函数来可视化分布，包括正态分布.
示例：绘制服从正态分布的数据的分布图:
import seaborn as sns
import numpy as np
data = np.random.normal(size=1000)
sns.distplot(data)
plt.show()
正态分布在许多领域都有应用，例如:
统计学：用于推断总体参数，进行假设检验等。 机器学习：用于数据预处理，特征工程等。 金融：用于建模股票价格、汇率等金融数据。 工程：用于控制质量、可靠性分析等.
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 生成服从正态分布的随机数并绘制分布图
data = np.random.normal(loc=10, scale=3, size=500)
sns.distplot(data)
plt.show()
# 2. 比较不同标准差下正态分布形状的变化
sns.distplot(np.random.normal(size=1000, scale=1), label="σ=1")
sns.distplot(np.random.normal(size=1000, scale=2), label="σ=2")
sns.distplot(np.random.normal(size=1000, scale=3), label="σ=3")
plt.legend()
plt.show()
# 3. 模拟考试成绩并计算平均分和标准分
scores = np.random.normal(loc=80, scale=10, size=100)
print("平均分:", scores.mean())
print("标准分:", (scores - scores.mean()) / scores.std())
解释:
在第一个练习中，我们生成了 500 个服从正态分布的随机数，均值为 10，标准差为 3，并使用 Seaborn 的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。 在第二个练习中，我们生成了三个服从正态分布的数据集，分别设置标准差为 1、2 和 3，并使用 Seaborn 的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。我们可以观察到，随着标准差的增加，分布变得更加平坦，两侧的尾巴更加明显。 在第三个练习中，我们模拟了一次考试成绩，假设成绩服从正态分布，均值为 80，标准差为 10。然后，我们计算了考试成绩的平均分和标准分.
为了方便其他设备和平台的小伙伴观看往期文章:
微信公众号搜索：Let us Coding，关注后即可获取最新文章推送 。
看完如果觉得有帮助，欢迎点赞、收藏、关注 。
最后此篇关于NumPy正态分布与Seaborn可视化指南的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于NumPy正态分布与Seaborn可视化指南的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
57
4
0
很难说出这里问的是什么。这个问题是含糊的、模糊的、不完整的、过于宽泛的或修辞性的，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开它，visit the help center 。
目录 内置的高亮节点 自定义高亮 自定义高亮时保持原始颜色 总结 案例完整代码 通过官方文档，可知高
目录 32.go.Palette 一排放两个 33.go.Palette 基本用法 34.创建自己指向自己的连线 35.设置不同的 groupTemplate 和
目录 41.监听连线拖拽结束后的事件 42.监听画布的修改事件 43.监听节点被 del 删除后回调事件(用于实现调用接口做一些真实的删除操作) 44.监听节点鼠标
织梦初秋 那是一个宜人的初秋午后，阳光透过窗户洒在书桌上，我轻轻地拂去被阳光映照出的尘屑，伸了个懒腰。哎呀，这个世界真是奇妙啊，想到什么就能用代码实现，就像笔尖上点燃的火花。 思索的起点 我一直对天气
曲径通幽，古木参天 时光匆匆，不经意间已是2023年的秋季。我身处在这个充满朝气和变革的时代，每天都充满了新的科技突破和创新。而当我想起曾经努力学习的Python编程语言时，心中涌动着一股热情，渴望将
我有一个堆积条形图，由一个 bool 字段分割。这会导致图例显示为两种颜色(很酷!)但图例具有以下值:true 和 false。对于读者来说，什么是真或假意味着什么是没有上下文的。 在这种情况下，字段
我想在 R 中做一个简单的一阶马尔可夫链。我知道有像 MCMC 这样的包，但找不到一个以图形方式显示它的包。这甚至可能吗？如果给定一个转换矩阵和一个初始状态，那将会很好，人们可以直观地看到通过马尔可夫
我是 tableau 的新手，我有以下可视化，这是链接: My visualization 我的问题是我不知道如何在一个仪表板中添加多个仪表板作为选项卡。在我的可视化中，有三个仪表板“Nota tot
我建立类似自动VJ程序的东西。我有2个网络摄像头发出的2个incomig视频信号和一些可视化效果(目前2个，但我想要更多)。我有一个以dB为单位的传入音频信号音量，以bpm为单位。我需要的是视频输出的
我需要可视化的东西，并想要求一些提示和教程。或者使用哪种技术(Cocos2D、OpenGL、Quartz，...) 这里有人在 iOS 设备上做过可视化吗？ 它是关于移动物体、褪色、粒子等等…… 任何
我对 Graphviz 越来越熟悉，想知道是否可以生成如下所示的图表/图表(不确定你叫它什么)。如果没有，有人知道什么是好的开源框架吗？ (首选，C++，Java 或 Python)。 最佳答案 根据
问题很简单——我真的很喜欢用 UIStackView 来组织 UI。但是，我在测试应用程序中看不到 UIStackView 边界。当 UI 元素不是预期的时候，我需要花很多时间来调试。在网上搜索，我找
例如，我可以通过以下方式分配内存时的情况: Position* arr1 = new Position[5]; Position 是我程序中的一个类，它描述了具有 x 和 y 值的位置点。 堆栈上会有
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。 关闭 5 年前。
我最近一直在处理许多半复杂的 XSD，我想知道:有哪些更好的工具可以处理 XML 模式？有没有图形工具？ 独立的或基于 Eclipse 的是理想的选择，因为我们不是 .net 商店。 最佳答案 我找到
通过一段时间的使用和学习，对G6有了更一步的经验，这篇博文主要从以下几个小功能着手介绍，文章最后会给出完整的demo代码。 目录 1. 树图的基本布局和
三维数据的获取方式 RGBD相机和深度图 代码展示：在pcl中，把点云转为深度图，并保存和可视化 三维数据的获取方式 在计算机视觉和遥感领域，点云可以通过四种主要的技术获得， （1）根据图像衍生而得，
代码 library(igraph) g <- graph.tree(n = 2 ^ 3 - 1, children = 2) node_labels <- c("", "Group A", "Gro
我正在关注 this tutorial并创建了一个这样的图表: from dask.threaded import get from operator import add dsk = { 'x
我是一名优秀的程序员,十分优秀！