Vẽ chức năng phân phối Gaussian 1 chiều

Question

Làm cách nào để tạo các ô của hàm phân phối Gauss 1 chiều bằng giá trị tham số trung bình và độ lệch chuẩn (μ, σ) = (−1, 1), (0, 2) và (2, 3)?

Tôi là người mới lập trình, sử dụng Python.

Cảm ơn bạn trước!

Answer 1

Với sự xuất sắc matplotlib và numpy gói

from matplotlib import pyplot as mp 
import numpy as np 

def gaussian(x, mu, sig): 
    return np.exp(-np.power(x - mu, 2.)/(2 * np.power(sig, 2.))) 

for mu, sig in [(-1, 1), (0, 2), (2, 3)]: 
    mp.plot(gaussian(np.linspace(-3, 3, 120), mu, sig)) 

mp.show() 

sẽ tạo ra một cái gì đó giống như

Ngoài ra - www.whathaveyoutried.com đôi khi tôi cảm thấy giống như một cốc bài tập về nhà như vậy.

Answer 2

Bạn đang thiếu một dấu ngoặc trong mẫu số của hàm gaussian() của bạn. Vì nó là ngay bây giờ bạn chia cho 2 và nhân với phương sai (sig^2). Nhưng điều đó không đúng và khi bạn có thể thấy các ô của bạn thì phương sai lớn hơn thì gaussian càng hẹp - điều đó là sai, nó phải là đối lập.

Vì vậy, chỉ cần thay đổi chức năng gaussian() để:

def gaussian(x, mu, sig): 
    return np.exp(-np.power(x - mu, 2.)/(2 * np.power(sig, 2.))) 

Answer 3

bạn có thể đọc hướng dẫn này để làm thế nào để sử dụng chức năng của các bản phân phối thống kê trong python. http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html

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

#initialize a normal distribution with frozen in mean=-1, std. dev.= 1 
rv = norm(loc = -1., scale = 1.0) 
rv1 = norm(loc = 0., scale = 2.0) 
rv2 = norm(loc = 2., scale = 3.0) 

x = np.arange(-10, 10, .1) 

#plot the pdfs of these normal distributions 
plt.plot(x, rv.pdf(x), x, rv1.pdf(x), x, rv2.pdf(x)) 

Answer 4

Ngoài câu trả lời trước, tôi khuyên bạn nên đến đầu tiên tính toán tỷ lệ trong mũ, sau đó lấy vuông:

def gaussian(x,x0,sigma): 
    return np.exp(-np.power((x - x0)/sigma, 2.)/2.) 

Bằng cách đó, bạn cũng có thể tính toán gaussian của rất nhỏ hoặc số rất lớn:

In: gaussian(1e-12,5e-12,3e-12) 
Out: 0.64118038842995462 

Answer 5

hình thức đúng, dựa trên cú pháp ban đầu, và chính xác bình thường là:

def gaussian(x, mu, sig): 
    return 1./(sqrt(2.*pi)*sig)*np.exp(-np.power((x - mu)/sig, 2.)/2)