Нормальное (гауссово) распределение
Нормальное распределение
Нормальное распределение является одним из наиболее важных распределений.
Его также называют распределением Гаусса в честь немецкого математика Карла Фридриха Гаусса.
Он соответствует распределению вероятностей многих событий, например. Показатели IQ, сердцебиение и т. д.
Используйте random.normal()метод, чтобы получить нормальное распределение данных.
Он имеет три параметра:
loc - (Среднее) где вершина колокола существует.
scale - (Стандартное отклонение) насколько плоским должен быть график распределения.
size - Форма возвращаемого массива.
Пример
Сгенерируйте случайное нормальное распределение размером 2x3:
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Пример
Создайте случайное нормальное распределение размером 2x3 со средним значением 1 и стандартным отклонением 2:
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Визуализация нормального распределения
Пример
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Результат
Примечание . Кривая нормального распределения также известна как кривая Белла из-за колоколообразной кривой.