小编给大家分享一下Python怎么绘制概率分布直方图，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
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()
1、案例一
2、案例二
以上是“Python怎么绘制概率分布直方图”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
