python正态分布

⑴ 如何用python语言，产生某一区间内的正态分布的100个随机数

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

lower, upper = 3.5, 6
mu, sigma = 5, 0.7
X = stats.truncnorm(
(lower - mu) / sigma, (upper - mu) / sigma, loc=mu, scale=sigma)
N = stats.norm(loc=mu, scale=sigma)

fig, ax = plt.subplots(2, sharex=True)
ax[0].hist(X.rvs(10000), normed=True)
ax[1].hist(N.rvs(10000), normed=True)
plt.show()

⑵ 如何将已知数据用python写成正态分布并且画图

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

y=[2,5,7,10,16,23,20,16,9,6,6,3,1,1]
x=[59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72]
fig,ax=plt.subplots()
ax.bar(x,y,0.3,alpha=0.5,color='b',label='abc')
plt.axis([55,75,0,25])
ax.set_xlabel('XXX')
ax.set_ylabel('YYY')
ax.set_title('ABC')
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

⑶ 如何用python使变量服从正太分布

正太分布哈哈

首先，如果想要你的一千万个数据严格服从正态分布，那么先确定这个分布的数据，也就是均值和方差，N(u,o)，这里均值 u=50，方差 o 由你确定，根据正态分布概率密度函数，对于每一个 1~100 之间的整数 x，都可以确定它出现的概率 f(x)：

正态分布概率密度函数

而共有 10 000 000 个数字，那么 10000000*f(x) 就是 x 出现的频率。

因此，使用一个 101 元素的数组 freq[] 存放这些数出现的频率，用 f(x)*10000000 逐个计算数组元素，也就是 x 应该出现的次数，假如说 2 一共会出现 3 次，那么 freq[2]=3，计算出之后放在那里，作为一个参照。再初始化一个全为 0 的 100 个元素的数组 sam[]，记录每个数字已经出现的次数。之后开始从 1~100 随机，每随机一个数字 x 都给 sam[x] 加1，再和 freq[x] 比较，如果超出了 freq[x] 就说明这个数字已经不能再出现了，将其舍弃。记录随机成功的次数，达到了 10000000 次即可。

⑷ python 怎么求标准正态分布某个值

示例：

1、from numpy import *;

2、def rand_Matrix():

3、randArr=random.randn(2,3);

4、randMat=mat(randArr);

5、return randMat;

一种结果如下:

1、matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071],

2、[-0.75507988, 0.80393683, -0.31790917]])

(4)python正态分布扩展阅读

Python正态分布概率计算方法：

def st_norm(u):

'''标准正态分布'''

import math

x=abs(u)/math.sqrt(2)

T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)

E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))

for i,a in enumerate(T)])),-16)

p=0.5-0.5*E if u<0 else 0.5+0.5*E

return(p)

def norm(a,sigma,x):

'''一般正态分布'''

u=(x-a)/sigma

return(st_norm(u))

while 1:

'''输入一个数时默认为标准正态分布

输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x

输入 stop 停止'''

S=input('please input the parameters: ')

if S=='stop':break

try:

L=[float(s) for s in S.split()]

except:

print('Input error!')

continue

if len(L)==1:

print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

elif len(L)==3:

print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

else:

print('Input error!')

⑸ 如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵

import numpy as np
x = np.random.randn(4, 5) # 生成一个4*5的服从正态分布(0, 1)的数组
print(x)

结果:
array([[ 1.49880806, 0.49802583, -0.73570234, 0.6838595 , -1.07146133],
[-0.80834618, 0.28833047, 0.6492072 , -1.23454671, -0.42839883],
[ 0.75936243, -0.67680322, 1.06767814, -0.11232622, -0.62300974],
[-1.66010364, -0.60023795, 0.35930247, -0.5079359 , 0.21811627]])

⑹ python 如何产生0-1正态分布的随机数

random.normalvariate(0,1)

⑺ python怎样生成正太分布的随机数

作者：采石工
链接：https://www.hu.com/question/39823283/answer/115241445
来源：知乎
着作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码，可以得到满足一维和二维正态分布的样本。希望有用，如有错误，欢迎指正！

# coding=utf-8

import numpy as np
from numpy.linalg import cholesky
import matplotlib.pyplot as plt

sampleNo = 1000;
# 一维正态分布
# 下面三种方式是等效的
mu = 3
sigma = 0.1
np.random.seed(0)
s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo )
plt.subplot(141)
plt.hist(s, 30, normed=True)

np.random.seed(0)
s = sigma * np.random.randn(sampleNo ) + mu
plt.subplot(142)
plt.hist(s, 30, normed=True)

np.random.seed(0)
s = sigma * np.random.standard_normal(sampleNo ) + mu
plt.subplot(143)
plt.hist(s, 30, normed=True)

# 二维正态分布
mu = np.array([[1, 5]])
Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])
R = cholesky(Sigma)
s = np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu
plt.subplot(144)
# 注意绘制的是散点图，而不是直方图
plt.plot(s[:,0],s[:,1],'+')
plt.show()

⑻ 如何用python求出某已知正态分布的概率密度

Python正态分布概率计算方法，喜欢算法的伙伴们可以参考学习下。需要用到math模块。先了解一下这个模块方法，再来写代码会更好上手。
def st_norm(u):
'''标准正态分布'''
import math
x=abs(u)/math.sqrt(2)
T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,
0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)
E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))
for i,a in enumerate(T)])),-16)
p=0.5-0.5*E if u<0 else 0.5+0.5*E
return(p)

def norm(a,sigma,x):
'''一般正态分布'''
u=(x-a)/sigma
return(st_norm(u))

while 1:
'''输入一个数时默认为标准正态分布
输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x
输入 stop 停止'''
S=input('please input the parameters:\n')
if S=='stop':break
try:
L=[float(s) for s in S.split()]
except:
print('Input error!')
continue
if len(L)==1:
print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))
elif len(L)==3:
print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))
else:
print('Input error!')

⑼ python求正态分布的随机数

比如要生成符合f（）分布的随机数，f的反函数是g，那么先生成定义域内的均匀分布的随机数，在带入g（x）计算就好。

对于你这个问题，python有自带的方法。
#!/usr/bin/python2.7
import random
random.normalvariate(带三个参数，你试试)