正态分布的概率密度函数python_python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像...

目录

1、scipy库中各分布对应的方法

2、stats中各分布的常用方法及其功能

3、正态分布的概率密度函数及其图象

1）正态分布的概率密度函数及其图象

2）python绘制正态分布的概率密度函数图象

4、卡方分布的概率密度函数及其图象

1）卡方分布的概率密度函数及其图象

2）python绘制卡方分布的概率密度函数图象

5、t分布的概率密度函数及其图象

1）t分布的概率密度函数及其图象

2）python绘制t分布的概率密度函数图象

3）python绘制t分布和正态分布的概率密度函数对比图

6、F分布的概率密度函数及其图象

1）F分布的概率密度函数及其图象

2）python绘制F分布的概率密度函数图象

1、scipy库中各分布对应的方法from scipy import stats

# 正态分布

stats.norm

# 卡方分布

stats.chi2

# t分布

stats.t

# F分布

stats.f

2、stats库中各分布的常用方法及其功能

对于正态分布：

stats.norm.cdf(α,均值,方差)；

stats.norm.pdf(α,均值,方差)；

stats.norm.isf(α,均值,方差)；

对于t分布：

stats.t.cdf(α,自由度)；

stats.t.pdf(α,自由度)；

stats.t.isf(α,自由度)；

对于F分布：

stats.f.cdf(α,自由度1,自由度2)；

stats.f.pdf(α,自由度1,自由度2)；

stats.f.isf(α,自由度1,自由度2)；

一个简单的案例说明：

# 对于正态分布

stats.norm.cdf(0.5,2,3)

stats.norm.pdf(0.5,2,3)

stats.norm.isf(0.05,2,3)

# 对于t分布

stats.t.cdf(0.5,10)

stats.t.pdf(0.5,10)

stats.t.isf(0.0005,45)

结果如下：

3、正态分布的概率密度函数及其图象

1）正态分布的概率密度函数及其图象

2）python绘制正态分布的概率密度函数图象x = np.linspace(-5,5,100000)

y = stats.norm.pdf(x,0,1)

plt.plot(x,y,c="red")

plt.title('正态分布的概率密度函数')

plt.tight_layout()

plt.savefig("正态分布的概率密度函数",dpi=300)