python把数据变为正态分布_Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

Python说来简单也简单，但是也不简单，尤其是再跟高数结合起来的时候。。。

正态分布(Normaldistribution)，也称“常态分布”，又名高斯分布(Gaussiandistribution)，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为

N(μ，σ^2)

其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。其概率密度函数为：

我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：

概率密度函数

代码实现：

# Python实现正态分布

# 绘制正态分布概率密度函数

u = 0 # 均值μ

u01 = -2

sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ

sig01 = math.sqrt(1)

sig02 = math.sqrt(5)

sig_u01 = math.sqrt(0.5)

x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50)

x_01 = np.

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