标准正态分布几率密度函数公式为:python

代码:(直方图的参数在代码注释中)dom

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(-4.5,4.5,0.01)

def f(x):

return (np.e)**(-x**2/2)/(2*np.pi)**0.5

samples=np.random.normal(0,1,size=1000000)

#直方图,用来展现samples中数据分布状况,横轴是数据,纵轴是出现的次数(也就是频数)

#bins:指定几条条状图

#normed=True表示进行归一化,即y轴数据所有除以最大值,使数据位于(0,1)之间,默认是False

#histtype='step'只显示直方图最外围一圈,不填默认是histtype='stepfilled'

plt.plot(x,f(x),label='f(x)')

plt.hist(samples,bins=100,normed=True,histtype='stepfilled',label='bins=100')

plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

图形:函数

样本数:1000 ,bins=100:                                       样本数:10000,bins=100:3d

能够看出,样本太少会致使和标准正态分布曲线有差别,样本越大,差别越小code

样本数:1000000(一百万),bins=10:                   样本数:1000000(一百万),bins=100:orm

bins是 直方的个数,直方个数太少也不行blog

欢迎大佬批评指正,提建议,谢谢!!!class

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