Python概率分布画图

作者:蛮不讲李2024.02.18 02:45浏览量:3

简介:本文将介绍如何使用Python绘制常见的概率分布图,包括正态分布、泊松分布和二项分布等。

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在Python中,我们可以使用Matplotlib和Seaborn等绘图库来绘制概率分布图。下面我们将介绍如何绘制正态分布、泊松分布和二项分布的图形。

  1. 正态分布

正态分布是一种常见的概率分布,它在自然现象和社会科学等领域中都有广泛的应用。下面是一个绘制正态分布的例子:

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. # 生成正态分布随机数
  4. mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
  5. data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
  6. # 绘制直方图
  7. plt.hist(data, bins=30, density=True)
  8. plt.title('正态分布')
  9. plt.show()
  1. 泊松分布

泊松分布在统计学和概率论中有着重要的应用,特别是在计数数据和二项分布的极限情况下。下面是一个绘制泊松分布的例子:

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. # 参数λ决定了泊松分布的形状
  4. lambda_value = 5
  5. # 生成泊松分布随机数
  6. data = np.random.poisson(lambda_value, 1000)
  7. # 绘制直方图
  8. plt.hist(data, bins=30, density=True)
  9. plt.title('泊松分布')
  10. plt.show()
  1. 二项分布

二项分布在统计学中也非常重要,尤其是在伯努利试验中。下面是一个绘制二项分布的例子:

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. from scipy.stats import binom_test, binom_pmf, binom
  4. import pandas as pd
  5. from pandas import Series, DataFrame
  6. from math import factorial as fact # 用于计算阶乘的函数,因为pandas的factorial函数计算的是自然对数的底数,而不是阶乘。
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