## 实现Python联合概率密度分布图
### 介绍
在统计学和概率论中，联合概率密度分布图（Joint Probability Density Plot）是一种可视化工具，用于展示两个或多个随机变量之间的关系。通过绘制变量之间的概率密度，我们可以更好地理解它们之间的相关性，并发现隐藏在数据中的模式。
在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现联合概率密度分布图。我们将使用Pytho
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。Seaborn的安装>>>安装完Seaborn包后，
转载
2023-08-21 11:49:15
453阅读
# 用Python绘制概率密度分布图
概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是描述随机变量在某个取值范围内的概率分布的函数。在统计学和概率论中，PDF是非常重要的概念，它可以帮助我们理解随机变量的分布特征和概率分布。
在Python中，我们可以使用一些库来绘制概率密度分布图，比如`matplotlib`和`seaborn`。本文将介绍如何使用这两个库来
# Python概率密度分布图
## 介绍
概率密度分布图是用来表示随机变量的概率分布的一种可视化工具。它通过绘制概率密度函数（Probability Density Function, PDF）来显示随机变量的概率分布情况。Python提供了许多库和函数来生成和绘制概率密度分布图，包括NumPy、SciPy和Matplotlib等。
本文将介绍概率密度分布图的基本概念和用法，并通过Pyth
原创
2023-08-11 16:41:01
698阅读
本文档通过MATLAB来绘制二维随机变量(X,Y)的联合概率密度函数。第一种类型，X服从标准正态分布，Y服从均匀分布。 【例题】已知随机变量X与Y相互独立，X~N(0,1);Y在区间[0,2]上服从均匀分布。求： （1）二维随机变量(X,Y)的联合概率密度。 （2）概率P(X Y) 解答： （1）随机变量X的概率密度为 随机变量Y的概率密度为 因为X与Y相互独立，所以二维随机变量（X,Y）的联合概
转载
2023-10-25 15:35:35
586阅读
一、概率分布 概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。 概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。 离散数据：数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有相应概率。 连续数据：数据涵盖的是一个范围，这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。二、安装python的科学计算包scipy 在pyt
转载
2023-06-16 19:49:59
1356阅读
# 科普文章：Python画概率密度分布图
## 导言
在统计学和概率论中，概率密度函数描述了随机变量在某个取值范围内的概率分布。而概率密度分布图则是将这种分布可视化展示出来，有助于我们更直观地理解数据的分布规律。在Python中，我们可以利用一些库来画出概率密度分布图，以下将介绍如何使用Python绘制概率密度分布图的方法。
## 概率密度函数
概率密度函数（Probability Dens
在做科研论文的时候，常常需要在图中描绘某些实际数据观察的同时，使用一个曲线来拟合这些实际数据。在这里，我基于复杂网络中常用的power-law分布来介绍如何利用python进行这一类图形的绘制。首先简单介绍一下什么是power-law。 power-law中文称作幂率分布，数学的表达式为P(x) = c*x^(-r)，其中c与r是常数。在自然界与社会生活中存在各种各样性质迥异的幂律分布现象，例如经
转载
2023-10-10 00:01:06
115阅读
关联分析、数值比较：散点图、曲线图
分布分析：灰度图、密度图
涉及分类的分析：柱状图、箱式图核密度估计（Kernel density estimation），是一种用于估计概率密度函数的非参数方法，采用平滑的峰值函数(“核”)来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟。 https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation核密度
【例题】设X和Y的联合密度函数为： 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y}类型题概述这类给联合密度函数求概率的题实质上就是二重积分，被积函数是联合密度函数，积分区域是两个给出区域的交集：联合密度函数有意义的区域（即不为零的区域）与所求概率花括号中表示的区域（没看懂？没关系，结合例题秒懂！）例题解析来看具体例题：（1） P{x>1, Y<1}首先联合密度函数
转载
2023-10-17 22:04:44
226阅读
总目录：Python数据分析整理 之后马上要学习朴素贝叶斯算法了，为之后的学习做好铺垫，重新用python实现了一下数据正态性的检验。根据数据的均值方差，求出小于某个值的概率，或者根据概率求出这个值是多少。 python实现非标准正态分布下概率密度有关计算原理代码实现实例数据集代码分析 原理参考文章正态分布下的累积概率代码实现normal_eval.py（我自己命名的，后面会导入）from s
转载
2023-07-28 10:46:25
170阅读
一、正态分布若随机变量X服从一个数学期望为、方差为的正态分布，则记为X∼N(,)。（1）概率密度密度函数概率密度函数即为正态分布，计算的是f(x)=P{X=x}，即X=x时的概率值。 （2）累积分布函数累积分布函数是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。计算的是F(x)=P{X<=x},即X<=x的概率和。（3）手工计算概率密度函数——对比sc
联合概率 所谓联合概率就是把两个事务关联起来，他们的各个状态组合的概率分别是多少 经典的例子有抛硬币和掷色子的组合 x为色子掷出的点数，y=0意味着硬币正面朝下，反之y=1x=1x=2x=3x=4x=5x=6y=11\121\121\121\121\121\12y=01\121\121\121\121\121\12当两个事件互不影响的时候，即可满足下列公式P(x=1) = P(x=1 ,1 y
转载
2023-10-17 11:28:43
143阅读
# Python 正态分布概率密度图科普
正态分布（Normal Distribution）是统计学中最为常见的概率分布之一，也被称为高斯分布（Gaussian Distribution）。在自然界和社会现象中，很多数据集都呈现出正态分布的特征。在Python中，我们可以使用`scipy`库来生成正态分布的概率密度图，帮助我们更直观地理解数据的分布情况。
## 正态分布的特点
正态分布的概率
本文主要转载自参考文献【1，2】。虽然公式看起来比较多，并且似乎很复杂，其实并不难理解，静下心来慢慢看。其中，为了进一步增加可理解性，标色的为我在原文基础上加入的自己的理解。一、多元标准高斯分布熟悉一元高斯分布的同学都知道, 若随机变量 , 则有如下的概率密度函数 而如果我们对随机变量进行标准化, 用 对(1)进行换元, 继而有此时我们说随机变量服从一元标准高斯分布（是标准正态分布，下文多次用到）
转载
2023-08-24 19:49:19
884阅读
概率密度函数和概率分布函数的基本概念：随机变量是指在任何时间点上，值都是不能完全确定的，最多只能知道它可能落在哪个区间上，那么怎样去描述这个变量呢？只能通过概率。概率密度函数(Probability Density Function, PDF)和概率分布函数(又称累积分布函数, Cumulative Distribution Function, CDF)分别从两个不同的角度来描述随机变量的概率。在
离散数据由单个数值组成，连续数据包含一个数据范围。1.概率密度：连续随机变量的概率分布可用概率密度函数描述。概率密度是一种表示概率的方法，并非概率本身。概率密度指出各种范围内的概率的大小，通过概率密度函数进行描述概率密度函数是图形中的一条线条，而概率则是这条线下方的一定数值范围内的面积。类似于频数密度，概率密度通过面积表示表示概率，频数密度通过面积表示频数。满足条件的面积即为所求概率，图形总面积必
转载
2023-10-11 09:25:13
243阅读
# Python求联合概率密度分布
## 概述
在概率论和统计学中，联合概率密度函数（Joint Probability Density Function，简称JPDF）用于描述两个或多个随机变量之间的联合概率分布。Python是一种功能强大的编程语言，可以方便地进行概率密度函数的计算和可视化。本文将介绍如何使用Python求解联合概率密度分布，并提供相关的代码示例。
## 什么是联合概率密度
原创
2023-10-10 07:02:37
272阅读
常见的几种概率分布1 二项分布所谓的二项式分布就是只有两个可能结果的分布，例如：阴和阳、成功和失败、得到和丢失等，每一次尝试成功或失败的概率相等。如果在实验中成功的概率为0.9，则失败的概率可以很容易地计算得到 q = 1 - 0.9 = 0.1。每一次尝试都是独立的，前一次的结果不能决定或影响当前的结果。将只有两种结果的独立实验重复N次，得到的概率分布叫做二项分布，对应的实验叫做N重伯努利实验。
文章目录前言中值中值计算和期望的不同 前言一开始看到the median of this distribution的时候，人是懵逼的，我这么孤陋寡闻吗？分布竟然还有中值？不是只有期望吗？中值那么中值到底是什么呢？我们知道一个概率密度函数的积分是1，因此我们可以找到一条竖线，将其分为两部分，左边面积为1/2，右边面积为1/2。这条线所对应的横坐标就是这个分布的中值，如下图所示（横坐标标识随机变量x
