पायथन में गामा वितरण कैसे प्लॉट करें (उदाहरण के साथ)

आंकड़ों में, गामा वितरण का उपयोग अक्सर प्रतीक्षा समय से संबंधित संभावनाओं को मॉडल करने के लिए किया जाता है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि पायथन में एक या अधिक गामा वितरणों को प्लॉट करने के लिए scipy.stats.gamma() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: गामा वितरण आलेखित करना

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पायथन में 5 के आकार पैरामीटर और 3 के स्केल पैरामीटर के साथ गामा वितरण को कैसे प्लॉट किया जाए:

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

#define x-axis values
x = np. linspace (0, 40, 100) 

#calculate pdf of Gamma distribution for each x-value
y = stats. gamma . pdf (x, a= 5 , scale= 3 )

#create plot of Gamma distribution
plt. plot (x, y)

#displayplot
plt. show ()

एक्स-अक्ष उन संभावित मानों को प्रदर्शित करता है जो एक गामा वितरित यादृच्छिक चर ले सकता है और वाई-अक्ष गामा वितरण के संबंधित पीडीएफ मानों को 5 के आकार पैरामीटर और 3 के स्केल पैरामीटर के साथ प्रदर्शित करता है।

उदाहरण 2: एकाधिक गामा वितरण आलेखित करना

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि विभिन्न आकार और पैमाने के मापदंडों के साथ एकाधिक गामा वितरणों को कैसे प्लॉट किया जाए:

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

#define three Gamma distributions
x = np. linspace (0, 40, 100)
y1 = stats. gamma . pdf (x, a= 5 , scale= 3 )
y2 = stats. gamma . pdf (x, a= 2 , scale= 5 )
y3 = stats. gamma . pdf (x, a= 4 , scale= 2 )

#add lines for each distribution
plt. plot (x, y1, label= shape=5, scale=3 ')
plt. plot (x, y2, label=' shape=2, scale=5 ')
plt. plot (x, y3, label=' shape=4, scale=2 ')

#add legend
plt. legend ()

#displayplot
plt. show () 

ध्यान दें कि गामा वितरण का आकार आकार और पैमाने के मापदंडों के आधार पर काफी भिन्न हो सकता है।

सम्बंधित: मैटप्लोटलिब में एकाधिक पंक्तियाँ कैसे प्लॉट करें

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य वितरणों को कैसे प्लॉट किया जाए:

पायथन में सामान्य वितरण कैसे प्लॉट करें
पायथन में ची-स्क्वायर वितरण कैसे प्लॉट करें