numpy 生成正太分布

numpy.random.normal

从正态(高斯)分布中抽取随机样本。

自然界中经常出现正态分布。例如,它描述了受大量微小的、随机的扰动影响的常见样本分布,每个扰动都有其独特的分布。


语法


参数

参数 描述
loc 浮点数。分布的平均值(中心)。
scale 浮点数。分布的标准差(也就是分布的“宽度”)。
size 整数或元组,可选。输出的形状。如给定形状为(m, n, k),则绘制m * n * k个样本。默认值是None,在这种情况下只返回一个值。

实例


import numpy as np
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准偏差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

用pyplot绘制该正太分布:


import matplotlib.pyplot as plt

count, bins, ignored = plt.hist(s, 30)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- 
(bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
linewidth=2, color='r')
plt.show()

结果:

正太分布
正太分布





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