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在Python中，我們可以使用matplotlib和numpy庫(kù)來畫正態(tài)分布，以下是詳細(xì)的步驟：
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1、導(dǎo)入必要的庫(kù)：我們需要導(dǎo)入numpy和matplotlib庫(kù)，numpy庫(kù)用于生成正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，matplotlib庫(kù)用于繪制圖形。
2、生成數(shù)據(jù)：我們可以使用numpy的random.normal()函數(shù)來生成正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，這個(gè)函數(shù)需要三個(gè)參數(shù)：均值（mu）、標(biāo)準(zhǔn)差（sigma）和樣本數(shù)量（size）。
3、繪制圖形：我們可以使用matplotlib的hist()函數(shù)來繪制直方圖，從而展示數(shù)據(jù)的分布情況，我們還需要使用plt.show()函數(shù)來顯示圖形。
以下是具體的代碼：
導(dǎo)入必要的庫(kù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
設(shè)置參數(shù)
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和標(biāo)準(zhǔn)差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) # 生成正態(tài)分布的數(shù)據(jù)
繪制直方圖
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
繪制正態(tài)分布曲線
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
np.exp( (bins mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
linewidth=2, color='r')
plt.show()
在這個(gè)代碼中，我們首先設(shè)置了正態(tài)分布的參數(shù)（均值和標(biāo)準(zhǔn)差），然后生成了1000個(gè)符合這個(gè)分布的隨機(jī)數(shù)，接著，我們使用這些數(shù)據(jù)繪制了一個(gè)直方圖，并在同一張圖上繪制了正態(tài)分布曲線，我們使用plt.show()函數(shù)顯示了這個(gè)圖形。
網(wǎng)站名稱：python如何畫正態(tài)分布
標(biāo)題URL：http://m.fisionsoft.com.cn/article/ccchoij.html
