【Python机器学习】——正态数据分布

Python机器学习——正态数据分布

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一、Python机器学习 正态数据分布

正态数据分布(Normal Data Distribution)
在上一章中,我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值之间的完全随机数组。
在本章中,我们将学习如何创建一个将值集中在给定值周围的数组。
在概率论中,在数学家卡尔·弗里德里希·高斯(Carl Friedrich Gauss)提出了这种数据分布的公式之后,这种数据分布被称为正态数据分布或高斯数据分布。
实例
典型的正态数据分布:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()
结果:
注释:由于正态分布图具有钟形的特征形状,因此也称为钟形曲线。
直方图解释
我们使用 numpy.random.normal() 方法创建的数组(具有 100000 个值)绘制具有 100 栏的直方图。
我们指定平均值为 5.0,标准差为 1.0。
这意味着这些值应集中在 5.0 左右,并且很少与平均值偏离 1.0。
从直方图中可以看到,大多数值都在 4.0 到 6.0 之间,最高值大约是 5.0。

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