正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布
# 绘制正态分布
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2023-06-30 22:40:12
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# Python用Matplotlib画向量
## 引言
在数据可视化中，Matplotlib是一个强大而灵活的库，可以绘制各种类型的图表。其中，画向量是一种常见的需求，本文将教会小白如何使用Matplotlib来画向量。
## 步骤
下面是画向量的主要步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 创建和设置
原创
2023-10-03 13:28:05
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# 用Python画空间向量的入门教程
空间向量在物理和计算机图形学中都非常重要。用Python绘制空间向量可以帮助我们更好地理解它们的性质和用途。本教程将带你一步一步实现这一目标，包括所需的库、基础操作以及代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们来看看实现这一目标的基本步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 操作 | 说明
# Python画向量场
在物理学、数学和工程领域，向量场是一种用来描述空间中向量在不同点上的分布规律的数学工具。通过可视化向量场，我们可以更好地理解和分析向量的性质和行为。Python作为一门通用的编程语言，提供了丰富的库和工具来绘制向量场，方便我们进行研究和可视化。
## 什么是向量场？
向量场是指定义在空间中每一点上的向量的函数，它可以用一个有序的数对（或者有序的三元组）来表示。每个点
原创
2023-07-29 15:40:27
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# Python画损失分布
## 引言
在机器学习领域，衡量模型性能的一种方法是通过损失函数。损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异，通常我们希望损失函数的值越小越好。为了更好地理解模型的性能，我们可以将模型在训练集和验证集上的损失函数值进行可视化，以便更好地分析模型的优劣。
在本文中，我将指导你如何使用Python来画出损失分布。我们将使用Python中的matplotlib库来实现这
原创
2024-02-17 04:13:30
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# Python画状态分布
在数据分析和机器学习领域，状态分布是一个非常重要的概念。状态分布可以帮助我们了解数据集中不同状态或类别的分布情况，有助于我们更好地理解数据、进行特征工程和选择合适的模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python来画出状态分布图，并分析数据集中不同状态的分布情况。
## 准备工作
在开始之前，我们首先需要安装一些必要的Python库，包括`pandas`用于数据处理
原创
2024-07-13 07:43:07
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# Python 画 T 分布的完整指南
在数据科学和统计分析中，T 分布是一种非常重要的概率分布。对于刚入行的小白来说，使用 Python 绘制 T 分布可能会有些困难。在这篇文章中，我们将一步一步地进行，帮助你轻松实现这个目标。
## 流程概述
我们可以将绘制 T 分布的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的 Python
原创
2024-09-28 03:42:17
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场景：已知mean和variance，绘制正态分布曲线。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import math
#正态分布的概率密度函数。可以理解成 x 是 mu（均值）和 sigma（标准差）的函数
def normfun(x,mu,sigma):
pdf = np.exp(-
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2023-07-01 09:45:14
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# 如何使用Python绘制特征分布
在数据分析和机器学习中，了解特征的分布情况非常重要。通过绘制特征分布图，我们可以直观地了解到数据的模式、趋势以及潜在的问题。本文将指导你如何通过Python来实现“Python画特征分布”的功能。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解整个流程。以下是一个简单的步骤表，以帮助你理清思路：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-17 05:35:40
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# Python画多个分布
Python作为一种强大的编程语言，在数据科学和统计分析中得到了广泛的应用。在数据可视化的过程中，通过绘制多个分布图，可以更清晰地比较不同数据集之间的差异与共性。本文将介绍如何在Python中绘制多个分布图，包括直方图和密度图，同时我们还会绘制一个简单的甘特图。
## 准备工作
首先，你需要确保已经安装了必要的Python库。下面是可以使用的库：
- `nump
由于疫情在家，之间参考的陈老的那本教材留在学校了，所以从这部分开始主要参考了北大李东风教授的公开讲义，见 http://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/probstathsy/probstathsy.pdf 。因此也对于笔记结构稍做了些调整。这部分主要包括随机向量的概念离散随机向量连续随机向量随机向量函数的分布条件分布随机向量随机向量 \((X,Y
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2024-01-05 17:27:50
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# 如何使用Python绘制向量场
向量场是一种数学表达方式，用于描述空间中每一个点的方向和大小。在物理学、工程学等多个领域，向量场都被广泛应用于分析流体流动、电场和磁场等现象。本文将通过一个具体示例，展示如何使用Python绘制向量场，并在此过程中解决一个实际问题。
## 实际问题
考虑一个二维平面上的向量场，来模拟在某一地理区域内风速和风向的变化。我们希望通过绘制向量场，来可视化不同位置
# 向量高斯分布及其在Python中的实现
高斯分布，又称正态分布，是一种非常重要的概率分布，广泛应用于统计学、自然科学和社会科学中。在多维空间中，高斯分布的推广被称为向量高斯分布，它不仅在理论研究中具有重要意义，同时在实际应用中也频繁出现。本文将详细介绍向量高斯分布的定义、性质以及如何在Python中实现，最后展示一些可视化效果。
## 向量高斯分布的定义
向量高斯分布用于描述多维随机变量
对于如何在二维平面中绘制带箭头的向量，先给出一个实例：clear;
clc;
A=[4,5];
B=[-10,0];
C=A+B;
M=[A;B;C];
X=[M(:,1);A(1)];
Y=[M(:,2);A(2)];
plot(X,Y,'r');
axis ([-12 6 -1 6])
grid on;
text(A(1),A(2),'A');%在A点（即[4,5]）标注文字’A’
text(
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2024-01-05 20:50:17
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改进神经网络的学习方法（下）权重初始化创建了神经网络后，我们需要进行权重和偏差的初始化。到现在，我们一直是根据在第一章中介绍的那样进行初始化。提醒你一下，之前的方式就是根据独立的均值为0，标准差为1的高斯随机变量随机采样作为权重和偏差的初始值。这个方法工作的还不错，但是非常 ad hoc，所以我们需要寻找一些更好的方式来设置我们网络的初始化权重和偏差，这对于帮助网络学习速度的提升很有价值。结果表明
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2024-08-01 17:45:55
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# Python画泊松分布
## 引言
泊松分布是概率论与统计学中一种离散型的概率分布，描述了在一个固定的时间段或空间区域内事件发生的次数概率。它是由法国数学家西蒙·泊松于1837年引入并应用于描述巴黎市发生的交通事故数量。
在本文中，我们将使用Python编程语言来画泊松分布的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）。我们将使用Python中的Sci
原创
2023-08-24 20:13:32
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# 使用 Python 画高斯分布的步骤详解
## 引言
高斯分布（即正态分布）是概率论与统计学中一种非常重要的分布形式。在数据分析、机器学习等领域，理解高斯分布的特性和其可视化方法是十分重要的。本文将带领你一步一步学习如何用 Python 绘制高斯分布图。我们会借助于 `numpy` 和 `matplotlib` 这两个强大的库。
## 整体流程
在开始代码之前，我们先了解一下整个任务的
原创
2024-09-28 04:02:33
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在日常的数据分析中，泊松分布作为一种常见的离散概率分布，能够帮助我们分析单位时间内某事件发生的次数。结合Python的强大功能，我们可以轻松地绘制出泊松分布图，以便更好地理解数据。接下来，我们将通过一步一步的过程来展示如何实现这一目标。
## 背景定位
泊松分布广泛应用于统计学、工程学、经济学等领域，尤其在描述稀有事件的发生频率时表现突出。泊松分布的概率质量函数（PMF）定义为：
$$
P(
# Python画频率分布曲线
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python画频率分布曲线。这是一种常用的数据可视化方法，可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。在本文中，我将逐步为你解释整个过程，并提供相应的代码示例。
## 整个过程
下表是实现“Python画频率分布曲线”的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
原创
2023-07-25 20:27:59
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# Python Seaborn 画正态分布
## 引言
在数据分析和可视化领域，Seaborn 是一个非常强大和流行的库，它建立在 Matplotlib 的基础上，提供了更高级别的绘图功能。正态分布是统计学中的一种重要概念，常用于描述连续变量的分布情况。本文将教你如何使用 Seaborn 在 Python 中绘制正态分布图。
## 1. 安装和导入 Seaborn
首先，我们需要安装 Sea
原创
2023-09-23 21:37:53
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