Python画高斯分布图 (2D, 3D)

最新推荐文章于 2025-06-03 11:05:14 发布
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#Python #高斯分布 #matplotlib #3D

本文介绍了如何使用Python绘制高斯分布图，包括2D和3D视图。通过导入相关包如matplotlib，生成二元高斯分布数据，并展示了二元高斯散点图、一元和二元高斯概率分布图，以及二元高斯分布的水平面投影。

文章目录

n元高斯分布函数

n元高斯分布函数公式：

f ( x ) = 1 ( 2 π ) n det ⁡ Σ exp ⁡ ( − 1 2 ( x − μ x ) T Σ − 1 ( x − μ x ) ) f(x) = \frac{1}{\sqrt{(2 \pi)^n \det \Sigma}} \exp\left( -\frac{1}{2} (x - \mu_x)^T \Sigma^{-1} (x - \mu_x) \right) f(x)=(2π)ndetΣ ​1​exp(−

最低0.47元/天 解锁文章
数据分布图-python 高斯分布三维等高线图像
weixin_43745072的博客
05-05 1257
使用高斯分布模拟论文的概率分布图。
Matplotlib绘图库入门（六）：3D图形
haleycat的博客
04-07 3137
在科学计算中，三维的图形经常会出现，为了更加容易理解三维图形，用图像的形式把它展现出来是一种较好的方法。 Matplotlib 中也能够方便的绘制3d图形，mplot3D 是Matplotlib 中的一个3d图像模型，使用Axes3D 绘制3d的图形，给上三个坐标x,y,z， 在坐标中体现了图形的形状，如果缺失了哪一维的坐标后，则默认为0。 和二维图形不同的是需要使用 Axes3D 创建出一个三维的坐标轴出来。下图使用scatter 绘制三维的点图。 # libraries from mpl_toolki
三维高斯球形分布
08-29
很多时候，我们需要的是一维、二维的高斯分布，但，有时需要球形分布的三维高斯分布。
python高斯分布
最新发布
m0_69648014的博客
06-03 478
高斯分布（Gaussian distribution），也称为正态分布（Normal distribution），是一种在自然科学、社会科学以及工程技术等诸多领域都广泛应用的概率分布。在Python中，可以借助不同的库来处理与高斯分布相关的任务，下面将详细介绍相关内容。
Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版
Matrix-11
02-27 1万+
在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。I=M∗F+(1−M)∗B I = M*F+(1-M)*B 这里II 表示合成后的图像，FF 表示前景图，BB 表示背景图，MM 表示蒙版，或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果。如下所示。I=M∗F I = M*F 这里介绍一下高斯分
python二维分布图怎么画_Python可视化二维高斯分布
weixin_39945810的博客
11-23 3020
2020年7月26日2020年7月26日|by YoungTimes|No commentsPython可视化二维高斯分布Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Pyth...
绘制二维高斯分布的python代码
yangweipeng708的博客
04-22 1565
要在Python中绘制二维高斯分布（正态分布），你可以使用matplotlib和numpy库来生成和可视化数据。以下是一个完整的示例，说明如何绘制均值为 (\mu = (0, 0)) 并且具有某个协方差矩阵 (\Sigma) 的二维高斯分布的等高线图。
基于Python的二维高斯3D显示
04-02
基于Python的二维高斯3D显示 区别于MATLAB 使用Python绘图
二维 均值方差高斯分布图 python_PRML笔记 第二章 (多维)高斯分布
weixin_39930276的博客
11-20 1575
2.3 高斯分布高斯分布，也叫正态分布，是广泛应用在连续性变量中的分布。它的形式是 而高维（多变量）正态分布的形式是 其中Σ表示协方差矩阵不论是单变量还是多变量的情况，正态分布均为使熵最大的分布满足一定条件时，一系列随机变量的和的分布将随着随机变量数目的增多趋近于正态分布（中心极限定理）（实际情况中这种趋势非常迅速）想学好正态分布（尤其是多元）得对矩阵操作非常熟悉（说明线性代数是多么重要），不过...
python绘制3维图-python——绘制二元高斯分布的三维图像，
weixin_37988176的博客
11-01 2635
在对数据进行可视化的过程中，可能经常需要对数据进行三维绘图，在python中进行三维绘图其实是比较简单的，下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例，并且给出相关函数的参数。通常，我们绘制三维图像经常需要如下步骤：1.生成二维的网格坐标数据，我们可以使用np.meshgrid(x, y)函数进行二维网格坐标的生成，该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据，并且返回的数据具有如下的格式：impo...
python 高斯分布二维高斯分布代码
07-12
本代码为Python3.x，包括高斯分布及二维高斯分布代码，使用了numpy、scipy、matplotlib等包，适合初学者使用
Python数据可视化实现正态分布（高斯分布）
12-26
正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution） 若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为： 则其概率密度函数为： 正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布： 概率密度函数     代码实现： # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = mat
Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例
09-19
今天小编就为大家分享一篇Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
使用python绘制3维正态分布图的方法
09-19
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如何用python实现高斯分布
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01-19 2万+
简单了解高斯分布 百度百科里边解释叫“正态分布”，也称常态分布，若随机变量x服从一个数学期望μ，方差σ²的正态分布，记为N（μ，σ²），其概率密度函数为正太分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度，当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。 一维正态分布 若随机变量X服从一个位置参数μ，尺度参数为σ的概率分布，且其概率密度函数为： 则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服...
python数据可视化--使用matplotlib绘制二元高斯分布的3D图像
周永行的博客
02-21 9429
均值为（0，0），变量之间相互独立时，根据官网给出的教程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4...
用python模拟高斯分布
微信号：RunsenLiu
03-27 2756
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution） 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分...
python三维图怎么显示_[宜配屋]听图阁
weixin_39970064的博客
11-23 232
在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。回顾一下二维高斯公式：σ此处取3。在MATLAB下的程序为：u=[-10:0.1:10];v=[-10:0.1:10];[U,V]=meshgrid(u,v);H=exp(-(U.^2+V.^2)./2/3^2);mesh(u,v,H); %绘制三维曲面的函数title('...
Python 绘制高斯曲面图
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今天来简单介绍一个如何用python绘制高斯分布三维分布的曲面图。 Gaussian=exp⁡(−x2+y2)w02 . Gaussian =\exp{\frac{(-x^{2} + y^{2})}{w_0^{2}}} \,. Gaussian=expw02​(−x2+y2)​. # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
利用高斯画2D核密度估计图python例子
03-23
可以使用Scikit-learn库中的KernelDensity类来实现高斯核密度估计。以下是一个简单的Python代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KernelDensity # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.concatenate((np.random.normal(0, 1, 1000), np.random.normal(5, 1, 1000)))[:, np.newaxis] # 创建KernelDensity对象 kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X) # 生成密度估计值 x_plot = np.linspace(-5, 10, 1000)[:, np.newaxis] log_dens = kde.score_samples(x_plot) # 绘制密度估计图 plt.fill(x_plot[:, 0], np.exp(log_dens), fc='#AAAAFF') plt.xlim(-5, 10) plt.ylim(0, 0.4) plt.show() ``` 该代码将生成一个高斯核密度估计图，其中包含两个高斯分布的随机样本。您可以根据需要更改样本数据和带宽参数来调整估计结果。
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