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Python如何繪制概率分布直方圖淺析

更新時間：2021年12月16日 08:58:03 作者：hhh江月

項目中在前期經(jīng)常要看下數(shù)據(jù)的分布情況,這對于探究數(shù)據(jù)規(guī)律非常有用,概率分布表示樣本數(shù)據(jù)的模樣,使用Python繪制頻率分布直方圖非常簡潔,因為用的頻次非常高,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python如何繪制概率分布直方圖的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

直方圖是一個可以快速展示數(shù)據(jù)概率分布的工具，直觀易于理解，并深受數(shù)據(jù)愛好者的喜愛。大家平時可能見到最多就是 matplotlib，seaborn 等高級封裝的庫包，類似以下這樣的繪圖。

一、代碼

1、案例一

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0]

Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0]

P = np.ones(1000)
P[:600] = 0
np.random.shuffle(P)
# print(P)

Z = X + Y * P

plt.hist(Z, density=True, bins=150)
plt.show()

2、案例二

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 1000
# p = 0.4
U = []

for i in range(1000):


    X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0]

    Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0]

    P = np.ones(n)
    P[:600] = 0
    np.random.shuffle(P)

    Z = X + Y * P

    a = 1 / pow(n * np.var(Z), 1/2)

    b = sum(Z) - n * np.mean(Z)

    u = a * b

    U.append(u)

plt.hist(U, density=True, bins=60)
plt.show()

二、運行效果

1、案例一

2、案例二

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python如何繪制概率分布直方圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制概率分布直方圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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