使用Python绘制正态分布曲线，借助matplotlib绘图工具；
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#-*-coding:utf-8-*-"""python绘制标准正态分布曲线"""# ==============================================================import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as pltdef gd(x, mu=0, sigma=1): """根据公式，由自变量x计算因变量的值 Argument: x: array 输入数据（自变量） mu: float 均值 sigma: float 方差 """ left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma)) right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma)) return left * rightif __name__ == '__main__': # 自变量 x = np.arange(-4, 5, 0.1) # 因变量（不同均值或方差） y_1 = gd(x, 0, 0.2) y_2 = gd(x, 0, 1.0) y_3 = gd(x, 0, 5.0) y_4 = gd(x, -2, 0.5) # 绘图 plt.plot(x, y_1, color='green') plt.plot(x, y_2, color='blue') plt.plot(x, y_3, color='yellow') plt.plot(x, y_4, color='red') # 设置坐标系 plt.xlim(-5.0, 5.0) plt.ylim(-0.2, 1) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$']) plt.show() |
以上就是利用python绘制正态分布曲线的详细内容，更多关于python 正态分布的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10690653.html
