Python Numpy random.normal() 正态(高斯)分布

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python Numpy random.normal() 正态(高斯)分布。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、正态(高斯)分布

正态分布是最重要的分布之一。

在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯之后,它也被称为高斯分布。

它适合许多事件的概率分布,例如。 智商得分,心跳等

使用random.normal()方法获取正态数据分布。

它具有三个参数:

loc-(平均)钟声峰值所在的位置。

scale-(标准偏差)图形分布的平坦程度。

size-返回数组的形状。

例如:

生成大小为2x3的随机正态分布:

from numpy import random

x = random.normal(size=(2, 3))

print(x)

例如:

生成大小为2x3的随机正态分布,平均值为1,标准差为2:

from numpy import random

x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))

print(x)

2、正态分布可视化

例如:

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)

plt.show()

 Result

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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-597518.html

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