Python怎么绘制概率分布直方图
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摘要： 前言直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。一、代码1、案例一importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.random.normal(l... ...
音频解说
前言
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
一、代码
1、案例一
importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.random.normal(loc=10,scale=2,size=(1,1000))[0]Y=np.random.normal(loc=10,scale=1.0,size=(1,1000))[0]P=np.ones(1000)P[:600]=0np.random.shuffle(P)#print(P)Z=X+Y*Pplt.hist(Z,density=True,bins=150)plt.show()
2、案例二
importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=1000#p=0.4U=[]foriinrange(1000):X=np.random.normal(loc=10,scale=2,size=(1,n))[0]Y=np.random.normal(loc=10,scale=1.0,size=(1,n))[0]P=np.ones(n)P[:600]=0np.random.shuffle(P)Z=X+Y*Pa=1/pow(n*np.var(Z),1/2)b=sum(Z)-n*np.mean(Z)u=a*bU.append(u)plt.hist(U,density=True,bins=60)plt.show()
二、运行效果
1、案例一
2、案例二
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