这篇文章主要介绍了用Python怎样实现概率分布直方图相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇用Python怎样实现概率分布直方图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

前言

直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。

一、代码

1、案例一

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0]

Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0]

P = np.ones(1000)
P[:600] = 0
np.random.shuffle(P)
# print(P)

Z = X + Y * P

plt.hist(Z, density=True, bins=150)
plt.show()

2、案例二

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 1000
# p = 0.4
U = []

for i in range(1000):


    X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0]

    Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0]

    P = np.ones(n)
    P[:600] = 0
    np.random.shuffle(P)

    Z = X + Y * P

    a = 1 / pow(n * np.var(Z), 1/2)

    b = sum(Z) - n * np.mean(Z)

    u = a * b

    U.append(u)

plt.hist(U, density=True, bins=60)
plt.show()

二、运行效果

1、案例一

2、案例二

这篇关于“用Python怎样实现概率分布直方图”的文章就介绍到这了,更多相关的内容，欢迎关注群英网络，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• Python3编程过程是什么，如何写斐波纳契数列

  本章节主要向各位介绍python第一步学什么，我们以一个初步的斐波纳契数列作为例子展示Python3编程第一步。

• Pycharm安装第三方包报错问题怎么办

  最近在使用pycharm安装或升级模块时出现了错误,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pycharm报错Non-zero exit code (2)的完美解决方案,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

• matplotlib颜色映射表怎么查看，颜色映射表有几类

  matplotlib内置了众多预定义的颜色映射表，使用这些颜色映射表可以为用户提供更多的颜色建议，为用户节省大量的开发时间。pyplot模块中提供了colormaps()函数用于查看所有可用的颜色映射表，示例代码及运行结果如下。

• Python中annotate函数作用及用法是什么

  这篇文章主要介绍了python中的annotate函数使用方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

• Python openpyxl模块怎么安装及对Excel操作

  Python提供了许多操作Excel的模块，能够让我们从繁琐的工作中腾出双手。本文主要为大家介绍的是openpyxl模块，它的功能相对与其他模块更为齐全，感兴趣的小伙伴快来学习一下吧