python 正态分布图,用python画正态分布曲线
赛马正态分布图
1.制作智商数据图
将数组作为铭牌导入
进口熊猫作为螺纹中径
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
#使用%matplotlib命令可以将绘制精美的图表的图表直接嵌入到笔记本之中，或者使用指定的界面库显示图表，它有一个参数指定绘制精美的图表图表的显示方式
* #内嵌表示将图表嵌入到笔记本中。
%matplotlib内联
#为了使画出来的图支持视网膜格式
% config内联后端。figure _ format=视网膜
IQ _ data=PD。read _ CSV(智商得分。CSV’)
len(iq_data)
70
iq=iq_data[IQ]
mean=iq.mean()
意思是
100.82857142857142
std=iq.std()
标准
15.015905990389498
#normfun正态分布函数，管理部门：均值，西格玛：标准差，pdf:概率密度函数，np.exp():概率密度函数公式
def normfun(x，mu，sigma):
pdf=NP。exp(-((x-mu)* * 2)/(2 * sigma * * 2))/(sigma * NP。sqrt(2 * NP。pi))
返回可移植文档格式文件的扩展名（portable document format的缩写）
# x的范围为60-150,以一为单位，需x根据范围调试
x=np.arange(60，150，1)
# x数对应的概率密度
y=normfun(x，平均值，标准差)
# 参数，颜色，线宽
plt.plot(x，y，color=g ，线宽=3)
#数据，数组，颜色，颜色深浅，组宽，显示频率
plt.hist(iq，bins=7，color=r ，alpha=0.5，rwidth=0.9，normed=True)
plt.title("智商分布")
plt.xlabel(智商得分)
plt.ylabel(概率)
plt.show()
智商正态分布图
2.制作赛马数据图
将数组作为铭牌导入
进口熊猫作为螺纹中径
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
%matplotlib内联
% config内联后端。figure _ format=视网膜
stakes _ data=PD。read _ CSV( stakes。CSV’)
len(stakes_data)
89
stakes=stakes_data[time]
mean=stakes.mean()
意思是
149.22101123595513
std=stakes.std()
标准
1.6278164717748154
def normfun(x，mu，sigma):
pdf=NP。exp(-((x-mu)* * 2)/(2 * sigma * * 2))/(sigma * NP。sqrt(2 * NP。pi))
返回可移植文档格式文件的扩展名（portable document format的缩写）
stakes.max()
153.19999999999999
stakes.min()
146.0
x=np.arange(145，155，0.2)
y=normfun(x，平均值，标准差)
plt.plot(x，y， g ，线宽=3)
plt.hist(stakes，bins=6，color=b ，alpha=0.5，rwidth=0.9，normed=True)
plt.title("股份分配")
plt.xlabel(赌注时间)
plt.ylabel(概率)
plt.show()
赛马正态分布图
结论：
1.概率密度函数是图形中的一条线，而概率则是这条线下方一定数值内的面积。
2.时尚的曲奇一个精确数值的概率为0.因为对应的面积趋近于0
3.直方图与正态分布图不完全对应，只有当n充分大，才能更接近于正态分布。
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