程序检验

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as snsu1 = np.random.random(10000)
u2 = np.random.random(10000)
z1 = np.sqrt(-2*np.log(u1))*np.cos(2*np.pi*u2)
z2 = np.sqrt(-2*np.log(u1))*np.sin(2*np.pi*u2)

核密度估计

sns.distplot(z1,        bins = 100, hist = True,kde = True, norm_hist = False, rug = True, vertical = False,color = 'b', label = 'distplot', axlabel = 'x'
)
plt.legend()

正态检验

import scipy.statsscipy.stats.normaltest(z1)
"""
NormaltestResult(statistic=0.6940204433592375, pvalue=0.7067981035570555)
"""

两变量独立

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':z1, 'B':z2})#两个维度数据生成曲线密度图，以颜色作为密度的衰减显示
sns.kdeplot(df['A'],df['B'],cbar = True,          #是否显示颜色的图例shade = True,         #是否填充cmap = 'Reds',        #设置调色盘shade_lowest = False, #最外围颜色是否显示n_levels = 10        #曲线个数(如果非常多，则会越平滑))#注意设置x,y轴
plt.scatter(df['A'],df['B'],s = 5, alpha = 0.5, color = 'k')
sns.rugplot(df['A'], color = 'g', axis = 'x', alpha = 0.5)
sns.rugplot(df['B'], color = 'r', axis = 'y', alpha = 0.5)

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