Numpy 正态（高斯）分布

正态分布

正态分布是最重要的数据分布之一。

在德国数学家卡尔弗里德里希高斯率先将其应用于天文学研究后，它也被称为高斯分布。

它符合许多事件的概率分布，例如 IQ 值、心跳等。

使用 random.normal()方法获得正态数据分布。

它有三个参数：

• loc -（平均值）钟的峰值存在的位置。
• scale -（标准偏差）图形分布的平坦程度。
• size - 返回数组的形状。

实例

生成大小为 2x3 的随机正态分布：

from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)

实例

生成大小为 2x3 的随机正态分布，平均值为 1，标准偏差为 2：

from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)

正态分布的可视化

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()

结果

备注：正态分布曲线也称为钟形曲线，因为它两端逐渐下降且完全对称，看似一个钟形。