plt.savefig(‘test’, dpi = 600) ：将绘制的图画保存成png格式，命名为 test
plt.ylabel(‘Grade’) : y轴的名称
plt.axis([-1, 10, 0, 6]) : x轴起始于-1，终止于10 ，y轴起始于0，终止于6
plt.subplot(3,2,4) : 分成3行2列，共6个绘图区域，在第4个区域绘图。排序为行优先。也可 plt.sub
转载
2023-08-10 07:26:44
96阅读
在探讨“Python经验概率”问题时，我们首先要理解其背后的统计学基础和实际应用。Python作为一种强大且灵活的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。在统计学的背景下，我们常常需要通过排列组合的方法来评估各种事件的可能性。以下是一个关于“Python经验概率”问题解决过程的详细记录。
### 背景定位
在许多业务场景中，特别是在数据分析、机器学习模型开发和决策支持等领域，决定
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
转载
2023-11-16 13:54:42
110阅读
概率分布的python实现
接上篇概率分布，这篇文章讲概率分布在python的实现。文中的公式使用LaTex语法，即在\begin{equation}至\end{equation}的内容可以在https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=zh-cn页面转换出
正确的格式二项分布(Binomial Distribution)包含n
转载
2023-05-28 15:35:19
370阅读
概率分布：一、随机变量随机事件：随机变量：量化随机事件，一种函数，将随机事件出现的结果赋予数值，通常用大写字母表示。随机变量的分类：离散/连续随机变量对应的概率分布会有差别二、概率分布统计图中的形状，叫做它的分布概率分布就是帮我们解决特定问题下的万能模板。对于机器学习的算法选择和建模有很大的帮助。三、离散概率分布（概率质量函数PMF）几个典型的离散概率分布：1、伯努利分布（抛硬币）：典型应用是抛硬
转载
2023-08-01 22:58:59
246阅读
在本文中，将给大家介绍常见的8种概率分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验
转载
2023-08-06 12:02:53
173阅读
random模块实现了这种分布的伪随机数生成器，随机数可以被应用于数学、安全等领域，并且也经常被嵌入算法中，用以提高算法效率，在机器学习算法中对随机数的设定是必要的一步，并且随机数的设定会影响算法的好坏。random模块提供的函数是基于random.Random类的隐藏实例的绑定方法，几乎所有模块函数都依赖于基本函数random()，random()函数在半开放区间[0.0, 1.0)内均匀生成随
转载
2023-08-06 21:17:40
263阅读
在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不
转载
2023-08-08 15:05:25
195阅读
我试图让数据符合概率分布(在我的例子中是伽马函数)。在用瞬间法我取得了一些成功：mean, var = data.mean(), data.var()α, β = mean ** 2 / var, var / meanx = np.linspace(0, 100)plt.plot(x, gamma.pdf(x, α, 0, β))# Pandas is in usedata.plot(kind='
转载
2023-07-03 22:38:28
401阅读
转存失败重新上传取消 介绍拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳
转载
2023-08-24 17:00:00
221阅读
前提：引入Python科学计算库scipyimport scipy.stats as stats一、离散概率分布①伯努利概率分布·理解：某件事情发生的结果只有0和1两种结果，就是结果要么0，要么1。·分布图：·Python实现：stats.bernoulli.pmf(x,p)
p=0.5 #抛硬币的概率为0.5
x=np.arange(0,2,1) #抛硬币会出现两种结果0,1，求两种结果的分别概
转载
2023-05-24 23:11:24
244阅读
说起概率统计，不得不说常用的概率分布。从随机变量开始说起，随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。随机变量的每个值都对应着概率，离散随机变量概率图是离散的，是分布在图中有规律的点；连续随机变量概率图是连续的，可以是连续的线。所以，在Python中，不同分布对应的概率函数不同。求离散随机变量分布对应概率的函数称为概率质量函数(PMF)，求连续随机变量分布对应概率的函数称为概率密度函数(PDF)。调用
转载
2023-08-06 21:04:26
401阅读
1 问题： 什么是正态分布，为什么这么出名和重要？1.1 名气大正态分布的大名，如雷贯耳很多人一说到概率，除了想到丢骰子的古典概型，第二个会想到的就是正态分布了下图就是正态分布和标准正态分布曲线的图甚至大部分有区分度的考试（选拔筛选考试，而不是资格水平考试）学生成绩没呈现正态分布，可以说是试卷出卷和教学有问题1.2 正态分布从哪儿来？ 谁发明的？名字：正态分布（Normal
转载
2023-11-12 08:24:21
483阅读
# 如何实现 Python 概率分布曲线
Python 是一门功能强大的编程语言，能够快速帮助我们实现各种数据分析和可视化的需求。在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何使用 Python 创建概率分布曲线。我们将依次经过以下阶段：
| 阶段 | 步骤描述 |
|------------------|-
原创
2024-09-07 06:48:17
75阅读
展开全部sigma原则：数值分布在(μ-σ，μ+σ)32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431366431中的概率为0.6526；2sigma原则：数值分布在(μ-2σ，μ+2σ)中的概率为0.9544；3sigma原则：数值分布在(μ-3σ，μ+3σ)中的概率为0.9974；其中在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称
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
130阅读
《常用概率分布：狄拉克分布（Dirac分布）》中提到的狄拉克分布经常作为 经验分布的一个组成部分
原创
2022-04-22 15:57:03
1027阅读
使用Python实现马尔科夫随机场、蒙特卡洛采样等随机过程算法的前提，就是用Python实现概率的计算。并不只是数值计算，而是能够将随机模拟中常用的各种概率相关的操作，都能用计算机的数据结构来表达，其关键在于对【随机变量】的适当定义处理。因此本文介绍一下概率分布在Python中定义的一种数据结构。一个概率分布的组成要素包含：随机变量、变量的维度、变量不同取值状态的对应概率值。在一个有向图中(贝叶斯
转载
2023-08-22 18:26:04
64阅读
# Python经验分布：概念与应用
在数据科学和统计分析中，经验分布是一个非常常用的概念。它指的是通过观察样本数据来估计其潜在分布。这种方法可以帮助我们理解数据的概率特征。本文将探索Python中如何实现经验分布，并通过代码示例加深理解。
## 什么是经验分布？
经验分布是基于样本数据构建的分布模型，通常用于对未知分布的估计。例如，当我们从一个未知的总体中抽取样本时，经验分布可以帮助我们了
