python高斯分布概率密度函数的使用详解

系统 381 0

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()

          

python高斯分布概率密度函数的使用详解_第1张图片

以上这篇python高斯分布概率密度函数的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


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