python正态分布拟合_用python拟合正态分布（已开源）

先写一个摇色子的函数

from random import randint

class die:

def __init__(self,num_sides = 6):

self.num_sides = num_sides

def roll(self):

return randint(1,self.num_sides)

import过来

from plotly.graph_objs import Bar, Layout

from plotly import offline

from die import die as Die

dies_number=8

sides_number=100

throw_times =10000

die = Die(sides_number)

results = []

for i in range(0,throw_times):

result = 0

for j in range(0,dies_number):

result += die.roll()

results.append(result)

print(results)

frequencies = []

for value in range(1*dies_number,die.num_sides*dies_number+1):

frequency = results.count(value)

frequencies.append(frequency)

print(frequencies)

x_values = list(range(1*dies_number,die.num_sides*dies_number+1))

Data = [Bar(x = x_values,y = frequencies)]

x_axis_config = {'title':'结果'}

y_axis_config = {'title':'结果的频率'}

my_title = f"掷{dies_number}个d{sides_number}骰子{throw_times}次，各面数的频率"

my_filename = f"d{sides_number}{throw_times}.html"

my_layout = Layout(title = my_title,

xaxis = x_axis_config,yaxis = y_axis_config)

offline.plot({'data':Data,'layout':my_layout}, filename = my_filename)

dies_number= 几个色子一起摇

sides_number= 每个色子有几个面

throw_times = 一共摇几次

运行后文件夹会生成一个html文件，打开就行了。

运行结果：

随着次数增加，不断逼近正态分布函数。

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