📈 Как построить нормальное распределение в Python: пошаговый гайд

Как построить нормальное распределение в Python?

Для построения нормального распределения в Python мы можем использовать библиотеку SciPy. Эта библиотека предоставляет функции для работы с различными статистическими распределениями.

Вот простой пример кода, который позволит построить нормальное распределение:

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

# Задаем параметры нормального распределения
mu = 0
sigma = 1

# Создаем массив значений x
x = np.linspace(-5, 5, 100)

# Вычисляем соответствующие значения нормального распределения
y = norm.pdf(x, mu, sigma)

# Строим график нормального распределения
plt.plot(x, y)

# Отображаем график
plt.show()

В этом примере мы использовали функцию norm.pdf() из библиотеки SciPy для вычисления значения нормального распределения для каждого значения x. Затем мы построили график с использованием библиотеки Matplotlib.

Данный код позволяет задать параметры нормального распределения (mu и sigma) и построить его график.

Надеюсь, это поможет вам построить нормальное распределение в Python!

Как построить нормальное распределение в Python

Нормальное распределение, также известное как распределение Гаусса, является одним из наиболее распространенных распределений вероятностей. Оно широко используется в различных областях, таких как статистика, физика, экономика и искусственный интеллект. В этой статье мы рассмотрим, как построить нормальное распределение в Python, используя модуль scipy.

Установка модуля scipy

Перед тем, как начать использовать функции для построения нормального распределения, мы должны установить модуль scipy. Для этого откройте терминал и выполните следующую команду:

pip install scipy

Построение нормального распределения с помощью scipy

После установки модуля scipy мы можем использовать функции для создания и визуализации нормального распределения. Для этого нам понадобятся следующие библиотеки:

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

Теперь мы можем создать массив значений, сгенерированных из нормального распределения, используя функцию norm.rvs(). Кроме того, мы можем указать среднее значение (mu) и стандартное отклонение (sigma):

mu = 0
sigma = 1
data = norm.rvs(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

Здесь мы создали массив data, содержащий 1000 случайных значений, сгенерированных из нормального распределения с параметрами mu = 0 и sigma = 1.

Чтобы визуализировать распределение, мы можем использовать функцию histplot() из библиотеки seaborn:

import seaborn as sns
sns.histplot(data, kde=True)

Здесь мы использовали параметр kde=True, чтобы добавить график плотности распределения на гистограмму.

Также можно построить функцию плотности вероятности (PDF) с помощью функции norm.pdf() из модуля scipy:

x = np.linspace(-3, 3, 100)
pdf = norm.pdf(x, loc=mu, scale=sigma)

plt.plot(x, pdf)

Здесь мы создали массив x с равномерно распределенными значениями от -3 до 3 и вычислили соответствующие значения PDF с использованием функции norm.pdf(). Затем мы построили график PDF с помощью функции plot() из библиотеки matplotlib.

Настройка нормального распределения

Функция norm.rvs() позволяет нам настроить параметры нормального распределения. Например, мы можем изменить среднее значение и стандартное отклонение:

mu = 10
sigma = 2
data = norm.rvs(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

Здесь мы создали новый массив data, содержащий 1000 случайных значений, сгенерированных из нормального распределения с параметрами mu = 10 и sigma = 2.

Также мы можем генерировать значения из других распределений, используя функции из модуля scipy.stats. Например, мы можем использовать функцию expon.rvs() для генерации значений из экспоненциального распределения:

from scipy.stats import expon

data = expon.rvs(size=1000)

Здесь мы создали массив data, содержащий 1000 случайных значений, сгенерированных из экспоненциального распределения.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как построить нормальное распределение в Python с использованием модуля scipy. Мы изучили основные функции для генерации значений из нормального распределения, а также визуализировали распределение с помощью гистограммы и графика плотности вероятности. Теперь вы можете использовать эти знания, чтобы работать с нормально распределенными данными в своих проектах.