目錄

• 均勻分布和正態(tài)分布對比
• python繪制均勻分布
• • 生成均勻分布數(shù)組
  • 均勻分布繪制
• 正態(tài)分布
• • 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
  • 均值與方差實際意義
  • python繪制正態(tài)分布圖

均勻分布和正態(tài)分布對比

均勻分布：只在限定范圍內(nèi)，范圍小，均勻分布；
正態(tài)分布：范圍會更廣，在均值處對稱集中；

python繪制均勻分布

生成均勻分布數(shù)組

1.np.random.rand(2, 2)

2. np.random.uniform(low=1, hight=10, size=(3, 5))

3.np.random.randint(1, 10, (3, 5))

均勻分布繪制

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.random.uniform(1.75, 1, 100000000) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.hist(x, bins=1000) plt.show()

正態(tài)分布

方差與標(biāo)準(zhǔn)差

x1…xn：每一個元素
M：均值
S：標(biāo)準(zhǔn)差
S^2：方差

均值與方差實際意義

正態(tài)分布有兩個參數(shù)u和O^2，第一個參數(shù)是均值，第二個是方差，均值代表圖像的位置，方差代表圖像是否集中。
總結(jié)：O^2越小，數(shù)據(jù)越集中。越大數(shù)據(jù)越分散。
當(dāng)u=0，O=1時的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

python繪制正態(tài)分布圖

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.random.normal(1.75, 1, 100000000) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.hist(x, bins=1000) plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【均匀分布和正态分布】的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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