Hướng dẫn distribution curve fitting python - trăn phân phối đường cong phù hợp

Tôi đã vẽ một biểu đồ cho entropy. Bây giờ tôi muốn thực hiện một đường cong phù hợp nhưng tôi không thể hiểu cách bắt đầu quá trình. Tôi đã thử nó bằng mô -đun

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

from scipy.optimize import curve_fit

x = [18,23,95,142,154,156,157,158,258,318,367,382,484,501,522,574,681,832,943,1071,1078,1101,1133,1153,1174,1264]
y = [0.179,0.179,0.692,0.574,0.669,0.295,0.295,0.295,0.387,0.179,0.179,0.462,0.179,0.179,0.179,0.179,0.179,0.179,0.179,0.179,0.179,0.462,0.179,0.387,0.179,0.295]

x = np.asarray(x)
y = np.asarray(y)

def Gauss(x, A, B):
    y = A*np.exp(-1*B*x**2)
    return y


parameters_g, covariance_g = curve_fit(Gauss, x, y)

fit_A = parameters_g[0]
fit_B = parameters_g[1]

print(fit_A)
print(fit_B)

fit_y = Gauss(x, fit_A, fit_B)
plt.figure(figsize=(18,10))
plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x, fit_y, '-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

Tôi chỉ kết nối các giá trị bằng spline và có loại đường cong này:

Bất cứ ai cũng có thể gợi ý cho tôi làm thế nào để phù hợp với đường cong này vào một đường cong Gaussian?

EDIT 1: Bây giờ tôi có phần bạt (loại) trong đó tôi có giá trị y cho các giá trị x tương ứng. Trục X của tôi dao động từ 0 đến 1273 và trục y từ 0 đến 1. Làm thế nào tôi có thể thực hiện một đường cong phù hợp và điều gì sẽ là đường cong phù hợp ở đây? Tôi đã cố gắng phù hợp với phân phối đường cong lưỡng kim cho dữ liệu đã cho. Bạn có thể tìm thấy dữ liệu từ đây.

Hình ảnh cốt truyện thanh: https://i.stack.imgur.com/1awt5.png

Dữ liệu: https://drive.google.com/file/d/1_uiweiwrwgzy5wnvlovn4Wn25jteu8rq/view?usp=Shared

Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về các chỉ số thống kê của Python SCIPY để tính toán các loại phân phối bình thường khác nhau và cách vẽ nó và bao gồm các chủ đề sau.Python Scipy Stats Norm” to calculate the different types of normal distribution and how to plot it and cover the following topics.

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

• Tôi chỉ kết nối các giá trị bằng spline và có loại đường cong này:
• Bất cứ ai cũng có thể gợi ý cho tôi làm thế nào để phù hợp với đường cong này vào một đường cong Gaussian?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Định mức trong thống kê là gì?

Tôi chỉ kết nối các giá trị bằng spline và có loại đường cong này:

Bất cứ ai cũng có thể gợi ý cho tôi làm thế nào để phù hợp với đường cong này vào một đường cong Gaussian?

EDIT 1: Bây giờ tôi có phần bạt (loại) trong đó tôi có giá trị y cho các giá trị x tương ứng. Trục X của tôi dao động từ 0 đến 1273 và trục y từ 0 đến 1. Làm thế nào tôi có thể thực hiện một đường cong phù hợp và điều gì sẽ là đường cong phù hợp ở đây? Tôi đã cố gắng phù hợp với phân phối đường cong lưỡng kim cho dữ liệu đã cho. Bạn có thể tìm thấy dữ liệu từ đây.

Hình ảnh cốt truyện thanh: https://i.stack.imgur.com/1awt5.png

Dữ liệu: https://drive.google.com/file/d/1_uiweiwrwgzy5wnvlovn4Wn25jteu8rq/view?usp=Shared

Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về các chỉ số thống kê của Python SCIPY để tính toán các loại phân phối bình thường khác nhau và cách vẽ nó và bao gồm các chủ đề sau.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Định mức trong thống kê là gì

• Python Scipy Stats Norm PDF It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• Các tiêu chuẩn là mô tả thống kê về dân số, chẳng hạn như điểm số toán học CBSE của học sinh lớp sáu nam hoặc điểm số đọc IELTS của học sinh lớp chín nữ Emma. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Kết quả kiểm tra của một cá nhân được so sánh với đại diện thống kê của dân số trong một giải thích điểm tham chiếu bình thường. Trong cuộc sống thực, một mẫu hoặc nhóm đại diện được kiểm tra thay vì toàn bộ dân số. Một định mức cho nhóm hoặc tập hợp các chỉ tiêu được cung cấp bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định sẽ có thể thực hiện, trong khi các chỉ tiêu cho biết dân số đó có thể làm gì. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Ngoài ra, hãy kiểm tra: Python Scipy Mann Whitneyu It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

• Nó có hai tham số quan trọng

  rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

  5 cho giá trị trung bình và

  rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

  6 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng các tham số này. It is used for the cumulative distribution function.
• Scipy.stats.norm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất. It is used for the probability density function.
• scipy.stats.norm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên. To get the random variates.
• scipy.stats.norm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch. It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.norm.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất. It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.norm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy. It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.norm.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn. It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.norm.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo. It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.norm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn. It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.norm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối. It is used to find the variance related to the distribution.
• Scipy.stats.norm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng 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 với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách sử dụng phương thức

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đọc: Python scipy eigenvalues

Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tham số ở đâu:

• Func (có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định. Calculating an integral for a function. only accepts one parameter. The identity mapping f(x) = x is the default.
• args (tuple): Các tham số hình dạng phân phối. Distribution’s shape parameters.
• LỘC (float): Đó là tham số vị trí và theo mặc định 0. It is the location parameter and by default 0.
• Tỷ lệ (Float): Đó là một tham số tỷ lệ và theo mặc định 1. It is a scale parameter and by default 1.
• LB, UB (vô hướng): Tích hợp giới hạn dưới và trên. Integration’s lower and upper bounds.
• Có điều kiện (Boolean): Nếu đúng là trường hợp, tích phân được chỉnh sửa bằng cách sử dụng xác suất có điều kiện khoảng thời gian tích hợp. Giá trị dự kiến ​​của hàm, tùy thuộc vào khoảng thời gian được cung cấp, là giá trị trả về. Sai theo mặc định. If true is the case, the integral is rectified using the integration interval’s conditional probability. The function’s expected value, subject to the supplied interval, is the return value. False by default.

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Trên đây là gần với mã sau.

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

Tham số ở đâu:“Python Scipy Stats Norm”.

Func (có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định.

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

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

Trên đây là gần với mã sau.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đây là cách xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Đọc: Chế độ thống kê Python Scipy

Python Scipy Stats Pot

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

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

Trên đây là gần với mã sau.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đây là cách xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Một lần nữa, thay đổi tỷ lệ_pr thành một số giá trị và giữ hằng số giá trị của loc_pr bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Khi chúng tôi thay đổi tỷ lệ_pr thành 3, nó sẽ thay đổi hình dạng phân phối như chúng ta có thể thấy trong đầu ra.

Chúng tôi có các tham số khác của phương thức

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đây là cách sử dụng các tham số của phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đọc: Bài kiểm tra bình thường của Python Scipy

Python Scipy Stats Norm Cdf

Đối tượng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

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

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Hãy cùng 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 với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is the alpha value.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

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

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Hãy cùng 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 với các tham số.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a percentage.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1.

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

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Hãy cùng 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 với các tham số.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

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

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

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

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Hãy cùng 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 với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

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

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

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

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán tích lũy nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Đây là cách tính toán CDF nhật ký của định mức bằng phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đọc: Scipy Linalg - Hướng dẫn hữu ích

Python Scipy thống kê bình thường Gen

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Phân phối Pareto tổng quát (GPD) là một nhóm phân phối xác suất liên tục được sử dụng trong thống kê. Nó thường được sử dụng để mô hình hóa một cái đuôi phân phối khác.

Nó có hai tham số quan trọng

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• C: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

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

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

• scipy.stats.genpareto.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.genpareto.pdf(): It is used for the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.genpareto.rvs(): To get the random variates.
• scipy.stats.genpareto.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.genpareto.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.genpareto.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.genpareto.logpdf(): It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.genpareto.logcdf(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.genpareto.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.genpareto.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.genpareto.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.genpareto.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn.genpareto.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.genpareto.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường.genpareto.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.genpareto.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường.genpareto.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.genpareto.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.genpareto.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• scipy.stats.genpareto.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phốigenpareto.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng 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 với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Bây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Đây là cách sử dụng

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đọc: Phân phối bình thường Scipy

Python scipy thống kê bình thường Gennorm

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Nó có hai tham số quan trọng

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• C: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

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

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

• scipy.stats.genpareto.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.gennorm.PDF(): It is used for the probability density function.
• scipy.stats.gennorm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.gennorm.rvs(): To get the random variates.
• scipy.stats.gennorm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.gennorm.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.gennorm.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.gennorm.logPDF(): It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.gennorm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.gennorm.logCDF(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.gennorm.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.gennorm.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.gennorm.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.gennorm.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.gennorm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn.gennorm.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.gennorm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.gennorm.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• scipy.stats.gennorm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phốigennorm.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng 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 với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Bây giờ vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách sử dụng phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đọc: Scipy Convolve - Hướng dẫn đầy đủ

Python Scipy Stats Norm RVS

Phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Cú pháp được đưa ra dưới đây

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tham số ở đâu:

• LỘC: Đó là một ý nghĩa. It is a mean.
• Quy mô: Ma trận phân phối của hiệp phương sai. The distribution’s matrix of covariance.
• Kích thước (int): Đó là kích thước mẫu. It is the sample size.
• Random_State (int): Nếu hạt giống không có, phương thức numpy.random được sử dụng (hoặc np.random). Nó sử dụng một thể hiện duy nhất của IndandState. Nếu hạt giống là một số nguyên, một đối tượng ngẫu nhiên mới được tạo ra bằng cách sử dụng hạt giống. Nếu hạt giống đã có một máy phát điện hoặc trường hợp ngẫu nhiên, trường hợp đó được sử dụng. If the seed is None, the NumPy.random method is utilized (or np.random). It uses a single instance of RandomState. If the seed is an integer, a new RandomState object is made using the seed. If the seed already has a Generator or RandomState instance, that instance is used.

Hãy để vẽ một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối bình thường đa biến bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện bắt buộc bằng mã Python dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tạo một phân phối bình thường đa biến bằng cách sử dụng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phân phối bình thường bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách tạo các số ngẫu nhiên bằng phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đọc: SCIPY Tích hợp + ví dụ

Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ.data is the data for which we need the location and scale.

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Bây giờ phù hợp với dữ liệu trên bằng cách sử dụng mã dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Kiểm tra các giá trị tham số ước tính bằng mã dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn Python Scipy.

• Scipy thưa thớt - Hướng dẫn hữu ích
• SCIPY Tối ưu hóa - Hướng dẫn hữu ích
• Scipy ndimage xoay
• SCIPY MISC + Ví dụ

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tìm hiểu về các số liệu thống kê của Python Scipy và đề cập đến các chủ đề sau đây.Python Scipy Stats Norm” and covered the following topics.

• Định mức trong thống kê là gì
• Python Scipy Stats Norm PDF
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)