pythonプロット正規分布

平均と分散が与えられると、正規分布をプロットする単純な関数呼び出しがありますか？

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

mu = 0
variance = 1
sigma = math.sqrt(variance)
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma))
plt.show()

1回の呼び出しですべてを実行する関数はないと思います。ただし、ガウス確率密度関数はで見つけることができますscipy.stats。

だから私が思いつくことができる最も簡単な方法は：

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

# Plot between -10 and 10 with .001 steps.
x_axis = np.arange(-10, 10, 0.001)
# Mean = 0, SD = 2.
plt.plot(x_axis, norm.pdf(x_axis,0,2))
plt.show()

出典：

• http://www.johndcook.com/distributions_scipy.html
• http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html
• http://telliott99.blogspot.com/2010/02/plotting-normal-distribution-with.html

代わりにseabornを使用して、mean = 5 std = 3の1000値でseabornのdistplotを使用しています

value = np.random.normal(loc=5,scale=3,size=1000)
sns.distplot(value)

正規分布曲線が表示されます

うぬっと正解です。しかし、平均値はゼロよりも大きい場合と小さい場合があるため、これを変更したいと思います。

x = np.linspace(-3 * sigma, 3 * sigma, 100)

これに：

x = np.linspace(-3 * sigma + mean, 3 * sigma + mean, 100)

段階的なアプローチを使用したい場合は、次のようなソリューションを検討できます

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mean = 0; std = 1; variance = np.square(std)
x = np.arange(-5,5,.01)
f = np.exp(-np.square(x-mean)/2*variance)/(np.sqrt(2*np.pi*variance))

plt.plot(x,f)
plt.ylabel('gaussian distribution')
plt.show()

私はこれに戻ったばかりで、scipyをインストールする必要がありましたMatplotlibDeprecationWarning: scipy.stats.norm.pdf。上記の例を試すと、matplotlib.mlabからエラーメッセージが表示されたためです。したがって、サンプルは次のとおりです。

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


mu = 0
variance = 1
sigma = math.sqrt(variance)
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)
plt.plot(x, scipy.stats.norm.pdf(x, mu, sigma))

plt.show()

高さを設定することは重要なので、この関数を作成しました。

def my_gauss(x, sigma=1, h=1, mid=0):
    from math import exp, pow
    variance = pow(sdev, 2)
    return h * exp(-pow(x-mid, 2)/(2*variance))

どこsigmaの標準偏差が、h高さおよびmid平均です。

これは、さまざまな高さと偏差を使用した結果です。

簡単にcdfを取得できます。だからPDFを介してPDF

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

    def setGridLine(ax):
        #http://jonathansoma.com/lede/data-studio/matplotlib/adding-grid-lines-to-a-matplotlib-chart/
        ax.set_axisbelow(True)
        ax.minorticks_on()
        ax.grid(which='major', linestyle='-', linewidth=0.5, color='grey')
        ax.grid(which='minor', linestyle=':', linewidth=0.5, color='#a6a6a6')
        ax.tick_params(which='both', # Options for both major and minor ticks
                        top=False, # turn off top ticks
                        left=False, # turn off left ticks
                        right=False,  # turn off right ticks
                        bottom=False) # turn off bottom ticks

    data1 = np.random.normal(0,1,1000000)
    x=np.sort(data1)
    y=np.arange(x.shape[0])/(x.shape[0]+1)

    f2 = scipy.interpolate.interp1d(x, y,kind='linear')
    x2 = np.linspace(x[0],x[-1],1001)
    y2 = f2(x2)

    y2b = np.diff(y2)/np.diff(x2)
    x2b=(x2[1:]+x2[:-1])/2.

    f3 = scipy.interpolate.interp1d(x, y,kind='cubic')
    x3 = np.linspace(x[0],x[-1],1001)
    y3 = f3(x3)

    y3b = np.diff(y3)/np.diff(x3)
    x3b=(x3[1:]+x3[:-1])/2.

    bins=np.arange(-4,4,0.1)
    bins_centers=0.5*(bins[1:]+bins[:-1])
    cdf = scipy.stats.norm.cdf(bins_centers)
    pdf = scipy.stats.norm.pdf(bins_centers)

    plt.rcParams["font.size"] = 18
    fig, ax = plt.subplots(3,1,figsize=(10,16))
    ax[0].set_title("cdf")
    ax[0].plot(x,y,label="data")
    ax[0].plot(x2,y2,label="linear")
    ax[0].plot(x3,y3,label="cubic")
    ax[0].plot(bins_centers,cdf,label="ans")

    ax[1].set_title("pdf:linear")
    ax[1].plot(x2b,y2b,label="linear")
    ax[1].plot(bins_centers,pdf,label="ans")

    ax[2].set_title("pdf:cubic")
    ax[2].plot(x3b,y3b,label="cubic")
    ax[2].plot(bins_centers,pdf,label="ans")

    for idx in range(3):
        ax[idx].legend()
        setGridLine(ax[idx])

    plt.show()
    plt.clf()
    plt.close()