python绘制正态分布图像

正态分布

公式: f ( x ) = 1 2 π σ 2 e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} f(x)=2πσ2 1e2σ2(xμ)2

Python代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
 
# 定义正态分布函数
def normal_distribution(x, mu, sigma):
    return np.exp( -1 * ( (x-mu) ** 2) / ( 2 * (sigma ** 2)) ) / (math.sqrt( 2 * np.pi ) * sigma)

# 初始化mu, sigma
mu, sigma = 160, 8.65
x = np.linspace( mu - 6 * sigma, mu + 6 * sigma, 100)
y = normal_distribution(x, mu, sigma)
plt.plot(x, y, 'r', label='mu = {0},sigma = {1}'.format(mu, sigma))
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

结果

python绘制正态分布图像_第1张图片

参考资料

python绘制正态分布(高斯分布)

你可能感兴趣的:(python,概率论)