Python phù hợp với Gaussian với biểu đồ
Chọn một trang web để nhận nội dung đã dịch nếu có và xem các sự kiện và ưu đãi tại địa phương. Dựa trên vị trí của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn. Show
Bạn cũng có thể chọn một trang web từ danh sách sau Làm thế nào để có được hiệu suất trang web tốt nhấtChọn trang Trung Quốc (bằng tiếng Trung hoặc tiếng Anh) để có hiệu suất trang tốt nhất. Các trang web quốc gia khác của MathWorks không được tối ưu hóa cho các lượt truy cập từ vị trí của bạn Giả sử có một đỉnh của dữ liệu phân tán bình thường (gaussian) (trung bình. 3. 0, độ lệch chuẩn. 0. 3) trong một nền phân rã theo cấp số nhân. Bản phân phối này có thể được trang bị với Curve_fit trong một vài bước 1. ) Nhập các thư viện cần thiết 2. ) Xác định hàm điều chỉnh sẽ được điều chỉnh cho dữ liệu 3. ) Lấy dữ liệu từ thử nghiệm hoặc tạo dữ liệu. Trong ví dụ này, dữ liệu ngẫu nhiên được tạo để mô phỏng nền và tín hiệu 4. ) Thêm tín hiệu và nền 5. ) Khớp hàm với dữ liệu bằng curve_fit 6. ) (Tùy chọn) Vẽ kết quả và dữ liệu Trong ví dụ này, các giá trị y được quan sát là chiều cao của các ngăn biểu đồ, trong khi các giá trị x được quan sát là tâm của các ngăn biểu đồ ( Khi chúng tôi vẽ một tập dữ liệu chẳng hạn như biểu đồ, hình dạng của biểu đồ được biểu đồ đó là cái mà chúng tôi gọi là phân phối của nó. Hình dạng phổ biến nhất được quan sát thấy của các giá trị liên tục là đường cong hình chuông, còn được gọi là phân phối Gaussian hoặc chuẩn Nó được đặt tên theo nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss. Một số bộ dữ liệu ví dụ phổ biến tuân theo phân phối Gaussian là Nhiệt độ cơ thể, Chiều cao của mọi người, Số dặm ô tô, điểm IQ. Hãy thử tạo phân phối chuẩn lý tưởng và vẽ đồ thị bằng Python Cách vẽ sơ đồ phân phối Gaussian trong PythonChúng tôi có các thư viện như Numpy, scipy và matplotlib để giúp chúng tôi vẽ một đường cong bình thường lý tưởng Python3
đầu ra Các điểm trên trục x là các quan sát và trục y là khả năng của mỗi quan sát Chúng tôi đã tạo các quan sát cách đều nhau trong phạm vi (-5, 5) bằng cách sử dụng np. sắp xếp(). Sau đó, chúng tôi chạy nó thông qua định mức. pdf() với giá trị trung bình là 0. 0 và độ lệch chuẩn là 1, trả về khả năng quan sát đó. Các quan sát xung quanh 0 là phổ biến nhất và các quan sát xung quanh -5. 0 và 5. 0 rất hiếm. Thuật ngữ kỹ thuật cho hàm pdf() là hàm mật độ xác suất Hàm GaussianĐầu tiên, hãy khớp dữ liệu với hàm Gaussian. Mục tiêu của chúng tôi là tìm các giá trị của A và B phù hợp nhất với dữ liệu của chúng tôi. Đầu tiên, chúng ta cần viết một hàm python cho phương trình hàm Gaussian. Hàm phải chấp nhận biến độc lập (giá trị x) và tất cả các tham số sẽ làm cho nó Python3
Chúng tôi sẽ sử dụng hàm curve_fit từ mô-đun python scipy. tối ưu hóa để phù hợp với dữ liệu của chúng tôi. Nó sử dụng bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính để khớp dữ liệu với dạng chức năng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về curve_fit bằng cách sử dụng chức năng trợ giúp trong sổ ghi chép Jupyter hoặc tài liệu trực tuyến scipy Hàm curve_fit có ba đầu vào bắt buộc. chức năng bạn muốn khớp, dữ liệu x và dữ liệu y bạn khớp. Có hai đầu ra. Đầu tiên là một mảng các giá trị tối ưu của các tham số. Thứ hai là ma trận hiệp phương sai ước tính của các tham số mà từ đó bạn có thể tính toán sai số chuẩn cho các tham số ví dụ 1 Python3
ví dụ 2 Python3
Làm cách nào để khớp biểu đồ với phân phối Gaussian trong Python?Hướng dẫn từng bước. Khớp phân phối Gaussian với dữ liệu bằng Python . Nhập thư viện Python. Bước đầu tiên là chúng ta cần nhập các thư viện cần thiết cho chương trình Python. . đọc dữ liệu. Việc tiếp theo là đọc dữ liệu từ một tệp. . Quy trình lắp bình phương nhỏ nhất Gaussian. . Vẽ đường cong Gaussian Làm cách nào để vẽ đường cong phân phối chuẩn trên biểu đồ trong Python?Để vẽ cái này, chúng ta sẽ sử dụng. . ngẫu nhiên. phương pháp normal() để tìm phân phối bình thường của dữ liệu. Nó có ba tham số. . Hàm hist() trong mô-đun Pyplot của thư viện Matplotlib được sử dụng để vẽ biểu đồ. Nó có các thông số như. dữ liệu. Tham số này là một chuỗi dữ liệu Biểu đồ Gaussian là gì?Dạng Gaussian ( ) vẽ một Gaussian phù hợp nhất với biểu đồ của một mẫu dữ liệu . Trên thực tế, tất cả những gì nó làm là tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu và vẽ đường cong Gaussian tương ứng. Các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn được báo cáo theo biểu đồ (xem bên dưới).
Có chức năng Gaussian trong Python không?gauss() gauss() là một phương thức sẵn có của mô-đun ngẫu nhiên . Nó được sử dụng để trả về một số dấu phẩy động ngẫu nhiên với phân phối gaussian. |