Điều chỉnh phân phối chuẩn cho dữ liệu Python

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu về “Phân phối chuẩn Scipy” và chúng ta cũng sẽ đề cập đến các chủ đề sau với sự trợ giúp của một số ví dụ

• Phân phối bình thường scipy
• Phân phối bình thường scipy PDF
• Phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình
• Lô phân phối bình thường scipy
• Kiểm tra phân phối bình thường scipy
• Phân phối chuẩn đa biến scipy
• Phân phối bình thường cắt ngắn scipy
• Nhật ký scipy phân phối bình thường
• scipy xiên phân phối bình thường
• Phân phối chuẩn nghịch đảo scipy
• Phân phối bình thường scipy Fit
• scipy một nửa phân phối bình thường
• Định lượng phân phối chuẩn scipy
• Phân phối chuẩn scipy Tính toán xác suất

Mục lục

Phân phối bình thường scipy

Thư viện Python Scipy có một mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 chứa một đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

7 tạo ra tất cả các loại phân phối bình thường như CDF, PDF, v.v. Phân phối bình thường là một cách để đo mức độ lan truyền của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình

Nó đối xứng với một nửa dữ liệu nằm bên trái giá trị trung bình và một nửa bên phải giá trị trung bình theo kiểu đối xứng. Các tên khác của phân phối chuẩn là

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

8 và

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

9

Trong Python scipy, Nó có hai tham số quan trọng là

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0 cho giá trị trung bình và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

scipy.stats.norm.method_name[data,loc,size,moments,scale]

Tham số ở đâu

• dữ liệu. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. định mức. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. định mức. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. định mức. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. định mức. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. định mức. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. định mức. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. định mức. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Cũng kiểm tra. Xoay hình ảnh scipy

Phân phối bình thường scipy PDF

Như chúng ta đã học trong tiểu mục Python Scipy ở trên, đối tượng

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

3 có nhiều phương thức như CDF, PDF, ISF, v.v., để tạo ra một loại phân phối chuẩn khác. Ở đây chúng tôi sẽ sử dụng một trong các phương pháp là

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

4 để tính toán

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

5 của một phân phối nhất định

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

1

Tham số ở đâu

• dữ liệu. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Hãy lấy một ví dụ về cách tính pdf của một bản phân phối nhất định bằng cách thực hiện theo các bước bên dưới

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tạo một mảng chứa các giá trị từ -5 đến 5 với chênh lệch là 0. 3 sử dụng mã dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

3

Tính toán pdf bằng cách cung cấp mảng dữ liệu đã tạo cho phương thức ________ 46 với giá trị tham số loc = 0 và tỷ lệ = 1 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

5

Bây giờ vẽ biểu đồ phân phối bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

Phân phối bình thường scipy PDF

Đây là cách tạo pdf phân phối bình thường

Đọc. Scipy Convolve – Hướng dẫn đầy đủ

Phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình

Đối tượng scipy của Python

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

7 có hai tham số quan trọng là

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

8 và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

9 cho tất cả các phương thức để kiểm soát vị trí và hình dạng của phân phối chuẩn. Trong đó

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0 đại diện cho

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

31 để thay đổi phân phối và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1 là

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

33 để thay đổi hình dạng của phân phối

Ở đây chúng ta sẽ sử dụng cùng một ví dụ mà chúng ta đã sử dụng trong phần phụ ở trên và điều chỉnh các tham số

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0 và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1 để xem vị trí và hình dạng của phân phối thay đổi như thế nào

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tạo một mảng chứa các giá trị từ -5 đến 5 với chênh lệch là 0. 3 sử dụng mã dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

3

Tính toán pdf bằng cách cung cấp mảng dữ liệu đã tạo cho phương thức ________ 46 với giá trị tham số loc = 0 và tỷ lệ = 1 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

9

Ví dụ về phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình

Thay đổi loc = 1 và scale = 1 và vẽ biểu đồ phân phối

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

0

Ở đây, trong đoạn mã trên, việc thay đổi loc =1 có nghĩa là làm thay đổi phân phối về giá trị trung bình nhưng hình dạng của phân phối vẫn giữ nguyên hình dạng. Đầu ra được hiển thị dưới đây

Hướng dẫn phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình

Một lần nữa giữ loc = 0 và thay đổi tỷ lệ = 2 và vẽ biểu đồ phân phối

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

10

Ở đây, trong đoạn mã trên, việc thay đổi tỷ lệ = 2 là độ lệch chuẩn làm thay đổi hình dạng phân phối như thể hiện trong đầu ra bên dưới

Phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình

Đây là cách sử dụng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn để thay đổi vị trí và hình dạng của phân phối

Đọc. Tín hiệu scipy – Hướng dẫn hữu ích

Lô phân phối bình thường scipy

Trong phần Python scipy này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách vẽ biểu đồ phân phối chuẩn bằng cách thực hiện theo các bước bên dưới

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

11

Tạo mảng dữ liệu từ phạm vi -15 đến 15 với chênh lệch là 0. 03 sử dụng mã dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

12

Tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của một mảng dữ liệu được tạo bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

13

Tính toán PDF của phân phối bình thường bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

14

Vẽ sơ đồ phân phối bằng mã dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

15

Lô phân phối bình thường scipy

Đây là cách vẽ biểu đồ phân phối chuẩn bằng thư viện matplotlib

Kiểm tra phân phối bình thường scipy

Python scipy có phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

37 trong mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 để xác định xem một mẫu có thay đổi so với phân phối chuẩn hay không

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

16

Tham số ở đâu

• a[dữ_liệu_mảng]. Nó là một mảng dữ liệu dưới dạng mẫu mà chúng tôi muốn kiểm tra
• trục[int]. Nó được sử dụng để chỉ định trên trục nào để tính toán bài kiểm tra. Theo mặc định, nó là 0
• nan_policy. Nó được sử dụng để xử lý các giá trị nan tồn tại trong mảng. Nó có một số tham số xử lý các giá trị nan theo nhiều cách khác nhau, các tham số là

  plt.plot[x_array, y_pdf] 
  plt.show[]

  39,

  plt.plot[x_array, y_pdf] 
  plt.show[]

  90 và

  plt.plot[x_array, y_pdf] 
  plt.show[]

  91

Phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

37 trả về hai giá trị là thống kê và giá trị p của kiểu mảng hoặc float

Hãy lấy một ví dụ để kiểm tra mẫu bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

17

Tạo trình tạo số ngẫu nhiên và tạo dữ liệu mảng bình thường với sự trợ giúp của trình tạo bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

18

Kết hợp cả hai dữ liệu thành một mảng dữ liệu bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

19

Thực hiện kiểm tra bình thường trên mảng dữ liệu đó là mẫu bằng mã bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0

Kiểm tra phân phối bình thường scipy

Từ đầu ra, chúng ta có thể thấy giá trị p lớn hơn 0. 5 có nghĩa là mẫu không phải từ một phân phối bình thường

Đây là cách kiểm tra tính quy phạm của mẫu bằng thư viện Python scipy

Đọc. Tích hợp scipy + Ví dụ

Phân phối chuẩn đa biến scipy

Thư viện Python Scipy có một mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 chứa một đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

94 tạo ra một số loại phân phối chuẩn đa biến như CDF, PDF, v.v.

Nó có hai tham số quan trọng là

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

31 để xác định giá trị trung bình và

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

96 là ma trận hiệp phương sai

Cú pháp được đưa ra dưới đây

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1

Tham số ở đâu

• x[dữ_liệu_mảng]. Nó được sử dụng để xác định các lượng tử
• trung bình [mảng_data]. Để cung cấp giá trị trung bình của phân phối, theo mặc định, nó bằng không
• cov[dữ liệu mảng]. Để cung cấp ma trận hiệp phương sai của phân phối
• allow_singular[boolean]. Để cho phép một ma trận hiệp phương sai số ít hay không, theo mặc định là sai
• random_state[int,None]. Để chỉ định hạt giống cho khả năng tái tạo dữ liệu

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

97. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn đa biến
• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. đa biến_bình thường. Sự hỗn loạn[]. Để tìm entropy vi phân của phân phối chuẩn đa biến

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2

Tạo x_data bằng mã bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

3

Tính toán PDF của phân phối chuẩn đa biến với giá trị trung bình = 2. 6 và hiệp phương sai = 0. 4 sử dụng đoạn mã dưới đây

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

4

Vẽ phân phối chuẩn đa biến bằng mã bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

5

Phân phối chuẩn đa biến scipy

Đọc. scipy xoay hình ảnh + ví dụ

Phân phối bình thường cắt ngắn scipy

Thư viện Python Scipy có một mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 chứa một đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

99 tạo ra tất cả các loại bản phân phối chuẩn bị cắt bớt cho một số phạm vi như CDF, PDF, v.v.

Trong Python scipy, Nó có hai tham số quan trọng là

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0 cho giá trị trung bình và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

6

Tham số ở đâu

• x. Nó được sử dụng để xác định các lượng tử
• một, b. Nó được sử dụng để xác định một phạm vi
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối chuẩn
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2

Tạo một phạm vi để cắt bớt phân phối bình thường bằng mã bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

8

Tạo một mảng dữ liệu bằng mã bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

9

Thực hiện pdf của truncnorm với một mảng dữ liệu và phạm vi để có được phân phối bình thường bị cắt bớt bằng cách sử dụng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

30

Phân phối bình thường cắt ngắn scipy

Đây là cách sử dụng phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

03 để lấy phân phối chuẩn cắt ngắn

Đọc. Scipy Sparse – Hướng dẫn hữu ích

Nhật ký scipy phân phối bình thường

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

04 đại diện cho logarit ở dạng phân phối chuẩn. Là biến ngẫu nhiên liên tục logic chuẩn

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

31

Tham số ở đâu

• dữ liệu. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

05. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. lognorm. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. lognorm. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2

Tạo một tham số hình dạng để phân phối lognormal bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

33

Tạo một mảng dữ liệu bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

34

Tạo phân phối logic chuẩn bằng cách chuyển mảng dữ liệu có tham số hình dạng sang phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

06 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

35

Nhật ký scipy phân phối bình thường

Đây là cách sử dụng phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

06 để tạo phân phối logic chuẩn

Đọc. scipy tối ưu hóa – hướng dẫn hữu ích

scipy xiên phân phối bình thường

Python scipy có một phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

08 trong một mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 thay đổi hình dạng của phân phối chuẩn thành phân phối lệch trái thông thường và phân phối lệch phải thông thường bằng cách sử dụng một tham số bổ sung có tên là

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

100, được biểu thị bằng chữ cái

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

101

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

36

Tham số ở đâu

x. Nó được sử dụng để xác định các lượng tử.
a. Nó được sử dụng để xác định một tham số skewness của phân phối.
lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.
khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình.
tỷ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

102. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. độ lệch. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2

Tạo một tham số hình dạng để phân phối lognormal bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

38

Tạo một mảng dữ liệu bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

39

Tạo phân phối logic chuẩn bằng cách chuyển mảng dữ liệu có tham số độ lệch sang phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

08 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

50

scipy xiên phân phối bình thường

Đây là cách sử dụng phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

08 để tạo phân phối chuẩn trái hoặc lệch phải-phân phối chuẩn

Đọc. Hằng số scipy - Nhiều ví dụ

Phân phối chuẩn nghịch đảo scipy

Trong Python scipy, có một đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

105 trong mô-đun

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

6 để tính toán phân phối chuẩn nghịch đảo hoặc gaussian nghịch đảo chuẩn. Nó có các phương pháp khác nhau như PDF, CDF, v.v. để tạo ra loại phân phối chuẩn nghịch đảo đó

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

51

Tham số ở đâu

x. Nó được sử dụng để xác định các lượng tử.
a,b. Nó được sử dụng để xác định tham số độ nặng và độ bất đối xứng của đuôi.
lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.
khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình.
tỷ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

107. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. định mức. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. định mức. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. định mức. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. định mức. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. định mức. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị của phân phối
• scipy. số liệu thống kê. định mức. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. định mức. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2

Xác định các tham số độ nặng và bất đối xứng của đuôi cho phân phối chuẩn nghịch đảo bằng cách sử dụng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

53

Tạo một mảng dữ liệu bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

54

Thực hiện pdf của Norminvgauss với một mảng dữ liệu và phạm vi để có được nghịch đảo của phân phối bình thường bằng cách sử dụng mã dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

55

Phân phối chuẩn nghịch đảo scipy

Đây là cách tạo phân phối chuẩn nghịch đảo bằng phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

108

Đọc. Số liệu thống kê scipy Zscore + Ví dụ

Phân phối bình thường scipy Fit

Trong phần Python scipy này, chúng ta sẽ khớp dữ liệu với phân phối chuẩn bằng cách tạo dữ liệu và hàm theo cách thủ công. Thực hiện theo các bước dưới đây để khớp dữ liệu với phân phối bình thường

Đầu tiên, nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

56

Tạo dữ liệu bằng cách sử dụng và chuyển dữ liệu thành mảng NumPy bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

57

Ví dụ về phân phối bình thường scipy Fit

Tạo một hàm bình thường bằng cách sử dụng và chuyển hàm có dữ liệu sang phương thức

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

109 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

58

Vẽ dữ liệu được trang bị thành phân phối bình thường bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

59

Phân phối bình thường scipy Fit

Đây là cách khớp dữ liệu với phân phối chuẩn bằng cách sử dụng dữ liệu và chức năng đã tạo

Đọc. Scipy Find Peaks – Hướng dẫn hữu ích

scipy một nửa phân phối bình thường

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

110 đại diện cho biến ngẫu nhiên là một nửa liên tục bình thường. Nó có các loại chức năng khác nhau để tạo phân phối bán bình thường như CDF, PDF, trung bình, v.v. Phân phối nửa chuẩn là phân phối chuẩn cắt ngắn hoặc phân phối chuẩn gấp

Nó có hai tham số quan trọng là

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

0 cho giá trị trung bình và

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

0

Tham số ở đâu

• dữ liệu. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• khoảnh khắc. Nó được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

113. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. nửa chuẩn. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

1

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

114 từ các giá trị dữ liệu này với

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

115 và

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

116

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

2

Vẽ sơ đồ phân phối đã tạo bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

3

scipy một nửa phân phối bình thường

Đây là cách tạo phân phối nửa chuẩn bằng phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

117

Đọc. Scipy Linalg – Hướng dẫn hữu ích

Phân phối chuẩn scipy Tính toán xác suất

Chúng ta đã học cách tạo phân phối chuẩn từ các phần phụ ở trên, bây giờ chúng ta sẽ tính xác suất của phân phối chuẩn bằng cách sử dụng mô-đun scipy

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

118 của Python

Làm theo các bước dưới đây để tính xác suất của phân phối chuẩn

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

4

Bây giờ hãy tính xác suất của phân phối chuẩn bằng cách cung cấp giá trị trung bình và độ lệch chuẩn với giá trị cho phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

119 bằng mã bên dưới

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

5

Phân phối chuẩn scipy Tính toán xác suất

Nhìn vào đầu ra, phương pháp

plt.plot[x_array, y_pdf] 
plt.show[]

119 tạo ra xác suất của các giá trị khác nhau bằng cách sử dụng hàm pdf

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn về SciPy

• Ma trận khoảng cách scipy Python

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về “Phân phối chuẩn Scipy” và đề cập đến các chủ đề sau

• Phân phối bình thường scipy
• Phân phối bình thường scipy PDF
• Phân phối chuẩn scipy với độ lệch chuẩn và trung bình
• Lô phân phối bình thường scipy
• Kiểm tra phân phối bình thường scipy
• Phân phối chuẩn đa biến scipy
• Phân phối bình thường cắt ngắn scipy
• Nhật ký scipy phân phối bình thường
• scipy xiên phân phối bình thường
• Phân phối chuẩn nghịch đảo scipy
• Phân phối bình thường scipy Fit
• scipy một nửa phân phối bình thường
• Định lượng phân phối chuẩn scipy
• Phân phối chuẩn scipy Tính toán xác suất

Bijay Kumar

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi