Hướng dẫn how do you fit a normal distribution to a histogram in python? - làm thế nào để bạn điều chỉnh phân phối chuẩn cho biểu đồ trong python?
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách vẽ phân phối bình thường qua biểu đồ bằng Python. Đầu tiên, chúng tôi sẽ thảo luận riêng về biểu đồ và biểu đồ phân phối bình thường, và sau đó chúng tôi sẽ hợp nhất cả hai biểu đồ với nhau. & NBSP; Show
Biểu đồBiểu đồ là một biểu diễn đồ họa của một tập hợp các điểm dữ liệu được sắp xếp trong phạm vi do người dùng xác định. Tương tự như biểu đồ thanh, biểu đồ thanh nén một loạt dữ liệu vào các đối tượng trực quan dễ phát triển bằng cách nhóm nhiều điểm dữ liệu thành các khu vực hoặc container logic. Để vẽ này, chúng tôi sẽ sử dụng:
Python3
Output: Phân phối bình thườngBiểu đồ phân phối bình thường được đặc trưng bởi hai tham số: & nbsp;normal distribution chart is characterized by two parameters:
Vẽ sơ đồ phân phối bình thường
Example: Python3
Phân phối bình thường Biểu đồ phân phối bình thường được đặc trưng bởi hai tham số: & nbsp; Giá trị trung bình, đại diện cho giá trị tối đa của biểu đồ và biểu đồ luôn đối xứng. & NBSP; Và độ lệch chuẩn, xác định lượng thay đổi vượt quá giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn nhỏ hơn (so với giá trị trung bình) xuất hiện dốc hơn, trong khi độ lệch chuẩn lớn hơn (so với giá trị trung bình) xuất hiện phẳng.
Output: Vẽ sơ đồ phân phối bình thườngNumpy arange () được sử dụng để tạo và trả về một tham chiếu đến một thể hiện ndarray phân phối thống nhất. & Nbsp; plt.show(). Now, Let’s discuss about Plotting Normal Distribution over Histogram using Python. Với sự trợ giúp của phương thức trung bình () và stdev (), chúng tôi đã tính toán độ lệch trung bình và tiêu chuẩn và khởi tạo theo biến và biến SD. & NBSP; # Make the normal distribution fit the data: mu, std = norm.fit (data) # mean and standard deviation Bên trong phương thức lô (), chúng tôi đã sử dụng một phương thức pdf () để hiển thị hàm mật độ xác suất. Phương thức pdf () này xuất hiện bên trong scipy.stats.norm. & Nbsp;
Python3
Phân phối bình thường
Biểu đồ phân phối bình thường được đặc trưng bởi hai tham số: & nbsp; Giá trị trung bình, đại diện cho giá trị tối đa của biểu đồ và biểu đồ luôn đối xứng. & NBSP; Và độ lệch chuẩn, xác định lượng thay đổi vượt quá giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn nhỏ hơn (so với giá trị trung bình) xuất hiện dốc hơn, trong khi độ lệch chuẩn lớn hơn (so với giá trị trung bình) xuất hiện phẳng.
Vẽ sơ đồ phân phối bình thường
Output: Làm thế nào để bạn thêm một phân phối bình thường vào một biểu đồ trong Python?Sử dụng Scipy ... Dữ liệu = NP. ngẫu nhiên. Bình thường (0, 1, 1000) .... _, thùng, _ = plt. Lịch sử (dữ liệu, 20, mật độ = 1, alpha = 0,5) tạo biểu đồ từ `data`. Mu, Sigma = Scipy. số liệu thống kê. định mức. .... best_fit_line = scipy. số liệu thống kê. định mức. .... plt. Lô đất (Bins, Best_Fit_Line). Làm thế nào để bạn phù hợp với một phân phối bình thường cho dữ liệu trong Python?Làm thế nào để phù hợp với dữ liệu để phân phối trong Python.. Dữ liệu = NP.ngẫu nhiên.Bình thường (0, 0,5, 1000). trung bình, var = scipy.số liệu thống kê.Phân phối.định mức.phù hợp (dữ liệu). x = np.không gian linsp (-5,5,100). FITTED_DATA = SCIPY.số liệu thống kê.Phân phối.định mức..... plt.Lịch sử (dữ liệu, mật độ = true). plt.Lô đất (x, fited_data, 'r-') âm mưu dữ liệu và fited_data .. Làm thế nào để bạn thêm một dòng phân phối bình thường vào một biểu đồ?Một biểu đồ cơ bản có thể được tạo ra với hàm hist.Để thêm một đường cong bình thường hoặc đường mật độ, bạn sẽ cần tạo một lập trình biểu đồ mật độ Prob = true làm đối số.create a density histogram setting prob = TRUE as argument.
Làm thế nào để bạn vẽ một biểu đồ được chuẩn hóa trong Python?Để bình thường hóa một biểu đồ trong Python, chúng ta có thể sử dụng phương pháp hist ().Trong thanh chuẩn hóa, khu vực bên dưới lô phải là 1.use hist() method. In normalized bar, the area underneath the plot should be 1. |