正太分布

使用R完成正太分布检验 什么是正太分布检验? 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。 方法一  概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2) #curve(norm_expression, -4, 4, col="red") #标准正 阅读详情

概念

参考
在游戏制作的过程中,可能需要使用到这个来做随机掉落。将掉落的几率呈正太分布。

软件安装

更换pip的镜像。否则很有可能无法更新到软件。

windows 下就是在 “%HOME%/pip/pip.ini” 目录中,比如当前是administrator,那位置就是 “c:\users\administrator\pip\pip.ini”。
[global]
timeout = 30
trusted-host = pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple

安装matplotlib(负责绘图)和numpy(负责数据公式)

$ pip install matplotlib
Collecting matplotlib
c:\python27\lib\site-packages\pip\_vendor\requests\packages\urllib3\util\ssl_.py:318: SNIMissingWarning: An HTTPS request has been made, but the SNI (Subject Name Indication) extension to TLS is not available on this platform. This may cause the server to present an incorrect TLS certificate, which can cause validation failures. You can upgrade to a newer version of Python to solve this. For more information, see https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/security.html#snimissingwarning.
  SNIMissingWarning
c:\python27\lib\site-packages\pip\_vendor\requests\packages\urllib3\util\ssl_.py:122: InsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available. This prevents urllib3 from configuring SSL appropriately and may cause certain SSL connections to fail. You can upgrade to a newer version of Python to solve this. For more information, see https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/security.html#insecureplatformwarning.
  InsecurePlatformWarning
  Downloading matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win32.whl (6.0MB)
    100% |████████████████████████████████| 6.0MB 5.6kB/s
Collecting cycler (from matplotlib)
  Downloading cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting pytz (from matplotlib)
  Downloading pytz-2016.7-py2.py3-none-any.whl (480kB)
    100% |████████████████████████████████| 481kB 12kB/s
Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,>=1.5.6 (from matplotlib)
  Downloading pyparsing-2.1.10-py2.py3-none-any.whl (56kB)
    100% |████████████████████████████████| 61kB 13kB/s
  Downloading numpy-1.11.2-cp27-none-win32.whl (6.5MB)
    100% |████████████████████████████████| 6.5MB 18kB/s
Collecting python-dateutil (from matplotlib)
  Downloading python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl (201kB)
    100% |████████████████████████████████| 204kB 30kB/s
Collecting six (from cycler->matplotlib)
  Downloading six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: six, cycler, pytz, pyparsing, numpy, python-dateutil, matplotlib
Successfully installed cycler-0.10.0 matplotlib-1.5.3 numpy-1.11.2 pyparsing-2.1.10 python-dateutil-2.5.3 pytz-2016.7 six-1.10.0

python实例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import pdb

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma*np.random.randn(10000)

# the histogram of the data
# normed表示直方图规范化总面积为1,alpha表示透明度

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)

# add a 'best fit' line
# normpdf表示在bins的每个点上用mu,sigma参数画出对应的正态点

y = mlab.normpdf( bins, mu, sigma)
z = mlab.normpdf( bins, mu, 10)

l = plt.plot(bins, y, 'r--', linewidth=1)
v = plt.plot(bins, z, 'bo', linewidth=3)

plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title(r'$\mathrm{Histogram\ of\ IQ:}\ \mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)

plt.show()

最终结果

C++ 11实例

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
#include <cmath>
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());

    // values near the mean are the most likely
    // standard deviation affects the dispersion of generated values from the mean
    std::normal_distribution<> d(5,2);

    std::map<int, int> hist;
    for(int n=0; n<10000; ++n) {
        ++hist[std::round(d(gen))];
    }
    for(auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }
}
期望、方差、标准差、协方差、正太分布、分布 文章目录1 期望1.1 定义1.1.1 离散分布1.1.2 连续分布1.2 期望性质2 方差2.1 方差定义2.2 方差性质3. 标准差4 协方差和协方差相关系数4.1 协方差和协方差相关系数的定义4.1.1 协方差的定义4.1.2 协方差相关系数的定义4.2 协方差及相关系数的性质4.2.1 协方差的性质4.2.2 协方差相关系数的性质4.3 协方差和协方差相关系数的区别5 方差和协方差的区别 1 期望 EX由随机变量X的概率分布确定 EX由随机变量X的概率分布确定 EX由随机变量X的概率分布确定 1.1 阅读详情

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