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使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具;
#-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt def gd(x, mu=0, sigma=1): """根据公式,由自变量x计算因变量的值 Argument: x: array 输入数据(自变量) mu: float 均值 sigma: float 方差 """ left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma)) right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma)) return left * right if __name__ == '__main__': # 自变量 x = np.arange(-4, 5, 0.1) # 因变量(不同均值或方差) y_1 = gd(x, 0, 0.2) y_2 = gd(x, 0, 1.0) y_3 = gd(x, 0, 5.0) y_4 = gd(x, -2, 0.5) # 绘图 plt.plot(x, y_1, color='green') plt.plot(x, y_2, color='blue') plt.plot(x, y_3, color='yellow') plt.plot(x, y_4, color='red') # 设置坐标系 plt.xlim(-5.0, 5.0) plt.ylim(-0.2, 1) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$']) plt.show()
以上就是利用python绘制正态分布曲线的详细内容,更多关于python 正态分布的资料请关注其它相关文章!
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年11月24日
2024年11月24日
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