Hướng dẫn how do you write a probability distribution function in python? - làm thế nào để bạn viết một hàm phân phối xác suất trong python?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọcprobability Distribution represents the predicted outcomes of various values for a given data. Probability distributions occur in a variety of forms and sizes, each with its own set of characteristics such as mean, median, mode, skewness, standard deviation, kurtosis, etc. Probability distributions are of various types let’s demonstrate how to find them in this article.

Bàn luận

Phân phối xác suất thể hiện kết quả dự đoán của các giá trị khác nhau cho một dữ liệu nhất định. Phân phối xác suất xảy ra dưới nhiều hình thức và kích cỡ khác nhau, mỗi loại có bộ đặc điểm riêng như trung bình, trung bình, chế độ, độ lệch, độ lệch chuẩn, kurtosis, v.v ... Phân phối xác suất thuộc nhiều loại khác nhau, hãy trình bày cách tìm chúng trong bài viết này .

Python3

Phân phối bình thường

Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.

import scipy.stats as stats

data =stats.norm(scale=scipy.stats as stats0scipy.stats as stats1=scipy.stats as stats3scipy.stats as stats4scipy.stats as stats5scipy.stats as stats6

import seaborn as sns

import0import1=import3import4

import matplotlib.pyplot as plt

import0seaborn as sns1=seaborn as sns3import4

import0seaborn as sns6=seaborn as sns8seaborn as sns9import0import1import4import3import4scipy.stats as stats0import6

import7import8import9=matplotlib.pyplot as plt1matplotlib.pyplot as plt2=matplotlib.pyplot as plt4scipy.stats as stats6

matplotlib.pyplot as plt6

Output:

scipy.stats as stats7= scipy.stats as stats9

import0import6=import8import4

Python3

Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.

import scipy.stats as stats

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

scipy.stats as stats7= scipy.stats as stats9

import seaborn as sns

import0import1==9import4

import0import6=stats.norm(scale4import4

import0seaborn as sns1=seaborn as sns3import4

import0seaborn as sns6=seaborn as sns8seaborn as sns9import0import1=8import3import0scipy.stats as stats0import6

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.pyplot as plt6

Output:

scipy.stats as stats7= scipy.stats as stats9

import0import6=import8import4

Python3

Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.

import scipy.stats as stats

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

scipy.stats as stats7= scipy.stats as stats9

import0import6=stats.norm(scale4import4

import0seaborn as sns1=scipy.stats as stats39scipy.stats as stats6

import7import8import9=scipy.stats as stats45matplotlib.pyplot as plt2=matplotlib.pyplot as plt4scipy.stats as stats6

matplotlib.pyplot as plt6

Output: