2020-10-22从np.random.normal()到正态分布的拟合

先看伟大的高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函数（probability density function）：

f(x)=12π‾‾‾√σexp(−(x−μ)22σ2)f(x)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2)

对应于numpy中：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

参数的意义为：

loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints输出的shape，默认为None，只输出一个值

我们更经常会用到的np.random.randn(size)所谓标准正态分布（μ=0,σ=1μ=0,σ=1），对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)。

采样（sampling）

# 从某一分布（由均值和标准差标识）中获得样本
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

也可使用scipy库中的相关api（这里的类与函数更符合数理统计中的直觉）：

import scipy.stats as st
mu, sigma = 0, .1
s = st.norm(mu, sigma).rvs(1000)

校验均值和方差：

>>> abs(mu < np.mean(s)) < .01
True
>>> abs(sigma-np.std(s, ddof=1)) < .01
True# ddof，delta degrees of freedom，表示自由度# 一般取1，表示无偏估计，

拟合

我们看使用matplotlib.pyplot便捷而强大的语法如何进行高斯分布的拟合：

import matplotlib.pyplot as plt
count, bins, _ = plt.hist(s, 30, normed=True)# normed是进行拟合的关键# count统计某一bin出现的次数，在Normed为True时，可能其值会略有不同
plt.plot(bins, 1./(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2), lw=2, c='r')
plt.show()

或者：

s_fit = np.linspace(s.min(), s.max())
plt.plot(s_fit, st.norm(mu, sigma).pdf(s_fit), lw=2, c='r')

2020-10-22从np.random.normal()到正态分布的拟合相关推荐

从np.random.normal()到正态分布的拟合
先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function): f(x)=12π−−√σexp(−(x−μ)22σ2) f ...
#np.random.normal,产生制定分布的数集(默认是标准正态分布)
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分 ...
Numpy：利用Numpy库建立可视化输入的二次函数数据点集np.linspace+np.random.shuffle+np.random.normal
Numpy:利用Numpy库建立可视化输入的二次函数数据点集np.linspace+np.random.shuffle+np.random.normal 目录输出结果代码设计输出结果代码设计 ...
np.random.normal()
np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心),loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态 ...
【numpy】np.random.normal()函数
[汇总]numpy里的一些函数 np.random.normal() https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50163669 numpy.r ...
如何区分np.random.normal()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.random()、np.random.choice()
本期我们来对np.random中常用的函数进行区分 np.random.normal(loc,scale,size) 参数说明: loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数 ...
np.random.normal（）的含义及实例
这是个随机产生正态分布的函数.(normal 表正态) 先看一下官方解释: 有三个参数, loc:正态分布的均值,对应着这个分布的中心.代表下图的 μ \mu μ scale:正态分布的标准差,对应分 ...
np.random.normal()函数
这是的np是numpy包的缩写,np.random.normal()的意思是一个正态分布,normal这里是正态的意思.我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子:numpy.random.normal( ...
np.empty()函数、np.random.uniform()函数、np.random.normal()函数的详细介绍和代码说明
目录 np.empty()函数 np.random.uniform()函数 np.random.normal()函数 np.random的其它常见函数参考 np.empty()函数函数定义: nu ...

2020-10-22从np.random.normal()到正态分布的拟合

采样（sampling）

校验均值和方差：

拟合

2020-10-22从np.random.normal()到正态分布的拟合相关推荐

最新文章

热门文章