c# 画正态分布图

最新推荐文章于 2024-09-30 08:00:00 发布

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#c# #游戏

本文介绍了如何在C#中生成正态分布图，通过提供的代码示例展示了测试数据的绘制过程，帮助读者理解如何利用C#进行数据可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

  /// <summary>
    /// 提供正态分布的数据和图片
    /// </summary>
    public class StandardDistribution
    {

       
        /// <summary>
        /// 样本数据
        /// </summary>
        public List<double> Xs { get; private set; }

        public StandardDistribution(List<double> Xs)
        {
            this.Xs = Xs;

            Average = Xs.Average();
            Variance = GetVariance(Xs);

            if (Variance == 0) throw new Exception("方差为0");//此时不需要统计 因为每个样本数据都相同，可以在界面做相应提示

            StandardVariance = Math.Sqrt(Variance);
        }

        /// <summary>
        /// 方差/标准方差的平方
        /// </summary>
        public double Variance { get; private set; }

        /// <summary>
        /// 标准方差
        /// </summary>
        public double StandardVariance { get; private set; }

        /// <summary>
        /// 算数平均值/数学期望
        /// </summary>
        public double Average { get; private set; }

        /// <summary>
        /// 1/ (2π的平方根)的值
        /// </summary>
        public static double InverseSqrt2PI = 1 / Math.Sqrt(2 * Math.PI);

        /// <summary>
        /// 获取指定X值的Y值  计算正太分布的公式
        /// </summary>
        /// <param name="x"></param>
        /// <returns></returns>
        public double GetGaussianDistributionY(double x)
        {
            double PowOfE = -(Math.Pow(Math.Abs(x - Average), 2) / (2 * Variance));

            double result = (StandardDistribution.InverseSqrt2PI / StandardVariance) * Math.Pow(Math.E, PowOfE);

            return result;
        }

        /// <summary>
        /// 获取正太分布的坐标<x,y>
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        public List<Tuple<dou