scipy.stats连续分布的基本操作
时间:2022-07-22
本文章向大家介绍scipy.stats连续分布的基本操作,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
#本节内容为连续分布
import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib.pyplot as plt
#pdf 概率密度
#cdf 累积概率
#sf:残存函数(1-cdf)
#ppf百分比(累积概率的反函数),分位数函数
#stats:返回均值,方差
print(st.norm.stats())#标准化的分布的随机变量X可以通过变换(X-loc)/scale获得
>>(array(0.), array(1.))
print(st.norm(loc = 3, scale = 4,).stats())
>>(array(3.), array(16.))
#产生一个随机变量列,使用size关键字参数
print(st.norm.rvs(size=5))
>>[ 3.3544813 0.0967313 -1.02310185 -0.45073826 -0.79438458]#标准正态分布零的概率
print('标准正态分布零的概率:')print(st.norm.pdf(0).round(4))
>>标准正态分布零的概率:>>0.3989
print(st.norm.pdf([-1,0,1]).round(4))>>[0.242 0.3989 0.242 ]
#标准正态分布累计的概率print('标准正态分布累计分布到零的概率:')
print(st.norm.cdf(0).round(4))>>标准正态分布累计分布到零的概率:>>0.5
print(st.norm.cdf([-1,0,1]).round(4))>>[0.1587 0.5 0.8413]
#标准正态分布小于1的概率print('标准正态分布大于1的概率')
print(st.norm.sf(1).round(4))>>标准正态分布大于1的概率>>0.1587
print(st.norm.sf([-1,0,1]).round(4))>>[0.8413 0.5 0.1587]
#标准正态分布几倍std的概率
print('标准正态分布几倍std的概率:')
probility_1std=st.norm.cdf(1)-st.norm.cdf(-1)print(probility_1std.round(4))
probility_2std=st.norm.cdf(2)-st.norm.cdf(-2)
print(probility_2std.round(4))
probility_3std=st.norm.cdf(3)-st.norm.cdf(-3)
print(probility_3std.round(4))>>标准正态分布几倍std的概率:>>0.6827>>0.9545>>0.9973
#标准正太分布的Q1,Q2,Q3
print('标准正太分布的Q1,Q2,Q3:')
print(st.norm.ppf(0.25,0,1).round(4))
print(st.norm.ppf(0.5,0,1).round(4))
print(st.norm.ppf(0.75,0,1).round(4))
>>标准正太分布的Q1,Q2,Q3:>>-0.6745>>0.0>>0.6745
#均值为 3, 标准差为1,累计分布到 3 的概率
print('均值为 3, 标准差为1,累计分布到 3 的概率:')
print(st.norm(3,1).cdf(3))
>>均值为 3, 标准差为1,累计分布到 3 的概率:>>0.5
#均值为 3, 标准差为 1, 累计概率为 0.5 的反函数值,#通过这个函数求分位数
print('均值为 3, 标准差为 1的Q2:')
print(st.norm.ppf(0.5,3,1))
>>均值为 3, 标准差为 1的Q2:>>3.0
#画出正态分布图
x=np.linspace(-4,10,100)
y=st.norm.pdf(x,loc = 3, scale = 4,).round(4)
plt.plot(x,y)
plt.show()
- Angular学习-指令入门
- java:如何让程序按要求自行重启?
- linux:nohup 不生成 nohup.out的方法
- 让VIM支持Python2 by update-alternatives
- Angular中ngCookies模块介绍
- 如何让jboss eap 6.2+ 的多个war应用共享 jar 包?
- scala 学习笔记(07) 一等公民的函数
- 让BASH,VIM美美的Powerline
- 极品三数666.cn易主,价格让人大惊!
- ui-router中使用ocLazyLoad和resolve
- rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化
- rpc框架之HA/负载均衡构架设计
- 使用Docker-Docker for Web Developers(2)
- 打造高效前端工作环境-tmuxinator
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- Java 中使用 Redis
- Python数据科学:线性回归
- 人生苦短,我用k8s--------------单节点二进制部署
- 人生苦短,我用k8s--------------k8s集群二进制部署
- 从零开始学习 JD Chain(四)-使用穿透式检索-Release
- 用Python清除文件夹中的重复视频
- Python数据科学:线性回归诊断
- 用Python自动化生成倒计时图片
- (译)SDL编程入门(12)色彩调制
- (译)SDL编程入门(11)裁剪渲染和精灵表
- Python数据科学:正则化方法
- libVLC教程
- (译)SDL编程入门(10)Color Key
- Cocos2d-x初学者教程
- Python数据可视化:啥是佩奇