Python 生成双峰分布的概率密度函数并画图

鉴于单峰的状态分布公式是：

f(x)=(1/((2π)^0.5)*σ)exp-((x-a)^2/(2*σ^2))

于是N个平均值。标准差值不同的正态分布公式应当是

f(x)= ∑(ki/((2π)^0.5)*σi)exp-((x-ai)^2/(2*σi^2))

以上求和是针对i的。这里每个i对应一个独立的平均值ai、标准差σi,以及它的概率峰位置，而各个ki是一个系数，并且它们的合计值=1.

显然以上函数对自变量x的积分=1.所以它符合概率密度函数的自然要求。

以下是代码

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltclass TwoNomal():def __init__(self,mu1,mu2,sigma1,sigma2):self.mu1 = mu1self.sigma1 <

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