import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu,sigma = 2,0.5
v = np.random.normal(mu,sigma,10000)
plt.hist(v,bins=50,density=1)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu,sigma = 2,0.5
v = np.random.normal(mu,sigma,10000)
(n,bins) = np.histogram(v,bins=50,density=True)
plt.plot(.5*(bins[1:]+bins[:-1]),n)
plt.show()


本文通过Python的NumPy库生成了一组符合特定平均值和标准差的正态分布数据,并利用Matplotlib库将其可视化。首先展示了如何通过直方图的形式展示数据分布情况,然后通过折线图更直观地呈现了概率密度。
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