So zeichnen sie eine normalverteilung in python: mit beispielen


Um eine Normalverteilung in Python darzustellen, können Sie die folgende Syntax verwenden:

 #x-axis ranges from -3 and 3 with .001 steps
x = np. arange (-3, 3, 0.001)

#plot normal distribution with mean 0 and standard deviation 1
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1))

Das x- Array definiert den Bereich der x-Achse und plt.plot() erzeugt die Kurve der Normalverteilung mit dem angegebenen Mittelwert und der angegebenen Standardabweichung.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Zeichnen einer einzelnen Normalverteilung

Der folgende Code zeigt, wie eine einzelne Normalverteilungskurve mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 gezeichnet wird:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import norm

#x-axis ranges from -3 and 3 with .001 steps
x = np. arange (-3, 3, 0.001)

#plot normal distribution with mean 0 and standard deviation 1
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1)) 

Normalverteilung in Python

Sie können auch die Farbe und Breite der Linie im Diagramm ändern:

 plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1), color=' red ', linewidth= 3 ) 

Beispiel 2: Darstellung mehrerer Normalverteilungen

Der folgende Code zeigt, wie mehrere Normalverteilungskurven mit unterschiedlichen Mittelwerten und Standardabweichungen dargestellt werden:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import norm

#x-axis ranges from -5 and 5 with .001 steps
x = np. arange (-5, 5, 0.001)

#define multiple normal distributions
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1), label=' μ: 0, σ: 1 ')
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1.5), label=' μ:0, σ: 1.5 ')
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 2), label=' μ:0, σ: 2 ')

#add legend to plot
plt. legend () 

Fühlen Sie sich frei, die Linienfarben zu ändern und einen Titel und Achsenbeschriftungen hinzuzufügen, um das Diagramm zu vervollständigen:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import norm

#x-axis ranges from -5 and 5 with .001 steps
x = np. arange (-5, 5, 0.001)

#define multiple normal distributions
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1), label=' μ: 0, σ: 1 ', color=' gold ')
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 1.5), label=' μ:0, σ: 1.5 ', color=' red ')
plt. plot (x, norm. pdf (x, 0, 2), label=' μ:0, σ: 2 ', color=' pink ')

#add legend to plot
plt. legend (title=' Parameters ')

#add axes labels and a title
plt. ylabel (' Density ')
plt. xlabel (' x ')
plt. title (' Normal Distributions ', fontsize= 14 ) 

Eine ausführliche Erläuterung der Funktion plt.plot() finden Sie in der Matplotlib-Dokumentation .

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