【均匀分布和正态分布】
目录
- 均匀分布和正态分布对比
- python绘制均匀分布
- 生成均匀分布数组
- 均匀分布绘制
- 正态分布
- 方差与标准差
- 均值与方差实际意义
- python绘制正态分布图
均匀分布和正态分布对比
均匀分布:只在限定范围内,范围小,均匀分布;
正态分布:范围会更广,在均值处对称集中;
python绘制均匀分布
生成均匀分布数组
1.np.random.rand(2, 2)
2. np.random.uniform(low=1, hight=10, size=(3, 5))
3.np.random.randint(1, 10, (3, 5))
均匀分布绘制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.random.uniform(1.75, 1, 100000000)
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
plt.hist(x, bins=1000)
plt.show()
正态分布
方差与标准差
x1…xn:每一个元素
M:均值
S:标准差
S^2:方差
均值与方差实际意义
正态分布有两个参数u和O^2,第一个参数是均值,第二个是方差,均值代表图像的位置,方差代表图像是否集中。
总结:O^2越小,数据越集中。越大数据越分散。
当u=0,O=1时的正态分布是标准正态分布。
python绘制正态分布图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.random.normal(1.75, 1, 100000000)
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
plt.hist(x, bins=1000)
plt.show()
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