正态分布的概率密度函数python_python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像...
目录
1、scipy库中各分布对应的方法
2、stats中各分布的常用方法及其功能
3、正态分布的概率密度函数及其图象
1）正态分布的概率密度函数及其图象
2）python绘制正态分布的概率密度函数图象
4、卡方分布的概率密度函数及其图象
1）卡方分布的概率密度函数及其图象
2）python绘制卡方分布的概率密度函数图象
5、t分布的概率密度函数及其图象
1）t分布的概率密度函数及其图象
2）python绘制t分布的概率密度函数图象
3）python绘制t分布和正态分布的概率密度函数对比图
6、F分布的概率密度函数及其图象
1）F分布的概率密度函数及其图象
2）python绘制F分布的概率密度函数图象
1、scipy库中各分布对应的方法from scipy import stats
# 正态分布
stats.norm
# 卡方分布
stats.chi2
# t分布
stats.t
# F分布
stats.f
2、stats库中各分布的常用方法及其功能
对于正态分布：
stats.norm.cdf(α,均值,方差)；
stats.norm.pdf(α,均值,方差)；
stats.norm.isf(α,均值,方差)；
对于t分布：
stats.t.cdf(α,自由度)；
stats.t.pdf(α,自由度)；
stats.t.isf(α,自由度)；
对于F分布：
stats.f.cdf(α,自由度1,自由度2)；
stats.f.pdf(α,自由度1,自由度2)；
stats.f.isf(α,自由度1,自由度2)；
一个简单的案例说明：
# 对于正态分布
stats.norm.cdf(0.5,2,3)
stats.norm.pdf(0.5,2,3)
stats.norm.isf(0.05,2,3)
# 对于t分布
stats.t.cdf(0.5,10)
stats.t.pdf(0.5,10)
stats.t.isf(0.0005,45)
结果如下：
3、正态分布的概率密度函数及其图象
1）正态分布的概率密度函数及其图象
2）python绘制正态分布的概率密度函数图象x = np.linspace(-5,5,100000)
y = stats.norm.pdf(x,0,1)
plt.plot(x,y,c="red")
plt.title('正态分布的概率密度函数')
plt.tight_layout()
plt.savefig("正态分布的概率密度函数",dpi=300)
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