{"id":1145,"date":"2023-07-27T12:20:32","date_gmt":"2023-07-27T12:20:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/"},"modified":"2023-07-27T12:20:32","modified_gmt":"2023-07-27T12:20:32","slug":"generieren-sie-eine-normalverteilungspython","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/","title":{"rendered":"So generieren sie eine normalverteilung in python (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen in Python schnell eine<a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-normalverteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Normalverteilung<\/a> generieren, indem Sie die Funktion <b>numpy.random.normal()<\/b> verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>numpy. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">normal<\/span> (loc=0.0, scale=1.0, size=None)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>loc:<\/strong> Durchschnitt der Verteilung. Der Standardwert ist 0.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Skala:<\/strong> Standardabweichung der Verteilung. Der Standardwert ist 1.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gr\u00f6\u00dfe:<\/strong> Stichprobengr\u00f6\u00dfe.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial zeigt ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion zum Generieren einer Normalverteilung in Python.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/glockenkurven-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So erstellen Sie eine Glockenkurve in Python<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Generieren einer Normalverteilung in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man eine Normalverteilung in Python generiert:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> numpy. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> seed\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> numpy. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> normal<\/span>\n\n#make this example reproducible\n<span style=\"color: #000000;\">seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate sample of 200 values that follow a normal distribution \n<\/span>data = <span style=\"color: #3366ff;\">normal<\/span> (loc=0, scale=1, size=200)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six values\n<\/span>data[0:5]<\/span><\/span>\n\narray([ 1.62434536, -0.61175641, -0.52817175, -1.07296862, 0.86540763])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen den Mittelwert und die Standardabweichung dieser Verteilung schnell ermitteln:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np<\/span>\n\n#find mean of sample\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> (data)\n\n0.1066888148479486\n<\/span>\n#find standard deviation of sample\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> (data, ddof= <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> )\n\n0.9123296653173484\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch ein schnelles Histogramm erstellen, um die Verteilung der Datenwerte zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\ncount, bins, ignored = plt. <span style=\"color: #3366ff;\">hist<\/span> (data, 30)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11498 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gennormpython1.png\" alt=\"Generieren Sie eine Normalverteilung in Python\" width=\"420\" height=\"277\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sogar einen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/shapiro-wilk-testet-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Shapiro-Wilk-Test<\/a> durchf\u00fchren, um zu sehen, ob der Datensatz aus einer normalen Population stammt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> shapiro\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Shapiro-Wilk test\n<\/span>shapiro(data)\n\nShapiroResult(statistic=0.9958659410, pvalue=0.8669294714)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert des Tests betr\u00e4gt <strong>0,8669<\/strong> . Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass die Stichprobendaten aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Ergebnis sollte nicht \u00fcberraschen, da wir die Daten mit der Funktion <strong>numpy.random.normal()<\/strong> generiert haben, die eine zuf\u00e4llige Datenstichprobe aus einer Normalverteilung generiert.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen in Python schnell eineNormalverteilung generieren, indem Sie die Funktion numpy.random.normal() verwenden, die die folgende Syntax verwendet: numpy. random . normal (loc=0.0, scale=1.0, size=None) Gold: loc: Durchschnitt der Verteilung. Der Standardwert ist 0. Skala: Standardabweichung der Verteilung. Der Standardwert ist 1. Gr\u00f6\u00dfe: Stichprobengr\u00f6\u00dfe. Dieses Tutorial zeigt ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion zum [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So generieren Sie eine Normalverteilung in Python (mit Beispielen)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie eine Normalverteilung in Python generiert wird.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So generieren Sie eine Normalverteilung in Python (mit Beispielen)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie eine Normalverteilung in Python generiert wird.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T12:20:32+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gennormpython1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 Minute\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/\",\"name\":\"So generieren Sie eine Normalverteilung in Python (mit Beispielen)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T12:20:32+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T12:20:32+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie eine Normalverteilung in Python generiert wird.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/generieren-sie-eine-normalverteilungspython\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So generieren sie eine normalverteilung in python (mit beispielen)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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