NumPy均匀分布模拟及Seaborn可视化教程

转载 作者：撒哈拉 更新时间：2024-05-30 21:05:17 58 4

f(x) = 1 / (b - a)    for a <= x <= b

import numpy as np

data = np.random.uniform(low=0, high=1, size=10)
print(data)

import seaborn as sns
import numpy as np

data = np.random.uniform(low=0, high=1, size=1000)
sns.distplot(data)
plt.show()

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 生成随机数并绘制分布图
data = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=500)
sns.distplot(data)
plt.show()

# 2. 比较不同范围下分布形状的变化
low_values = [-10, 0, 10]
high_values = [10, 20, 30]
for low, high in zip(low_values, high_values):
    data = np.random.uniform(low=low, high=high, size=1000)
    sns.distplot(data, label=f"[{low},{high}]")
plt.legend()
plt.show()

# 3. 模拟抛硬币结果并计算正面朝上的次数概率
heads = np.random.uniform(low=0, high=1, size=100) > 0.5
print("正面朝上的次数:", heads.sum())
print("正面朝上的概率:", heads.mean())

f(x) = (scale / (π (1 + (x - loc) / scale)^2))    for all x

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