如何在python中实现高斯分布概率密度-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关如何在python中实现高斯分布概率密度，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

成都创新互联是专业的江山网站建设公司，江山接单;提供做网站、成都网站建设,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行江山网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
from matplotlib import style
style.use('fivethirtyeight')
mu_params = [-1, 0, 1]
sd_params = [0.5, 1, 1.5]
x = np.linspace(-7, 7, 100)
f, ax = plt.subplots(len(mu_params), len(sd_params), sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8))
for i in range(3):
  for j in range(3):
    mu = mu_params[i]
    sd = sd_params[j]
    y = stats.norm(mu, sd).pdf(x)
    ax[i, j].plot(x, y)
    ax[i, j].plot(0,0, label='mu={:3.2f}\nsigma={:3.2f}'.format(mu,sd), alpha=0)
    ax[i, j].legend(fontsize=10)
ax[2,1].set_xlabel('x', fontsize=16)
ax[1,0].set_ylabel('pdf(x)', fontsize=16)
plt.suptitle('Gaussian PDF', fontsize=16)
plt.tight_layout()
plt.show()

关于如何在python中实现高斯分布概率密度就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

分享标题：如何在python中实现高斯分布概率密度-创新互联
本文路径：http://cdxtjz.cn/article/cdhieo.html