numpy統計分布顯示

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計算鳶尾花花瓣長度的最大值，平均值，中值，均方差。

用np.random.normal()產生一個常態分佈的隨機數組，並顯示出來。

np.random.randn()產生一個常態分佈的隨機數組，並顯示出來。

顯示鳶尾花花瓣長度的常態分佈圖，曲線圖，散佈圖。

代碼：

import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisimport matplotlib.pyplot as plt#從sklearn包內建的資料集中讀出鳶尾花資料集datadata=load_iris()#計算鳶尾花花瓣長度的最大值，平均值，中值，均方差。petal_data=data[‘data‘][:,2]  #花瓣長度資料petal_max=np.max(petal_data) #最大值petal_mean=np.mean(petal_data) #平均值petal_std=np.std(petal_data)  #均方差print("花瓣長度資料：",petal_data)print(‘最大值：‘,petal_max,‘平均值:‘,‘平均值:‘,petal_mean,‘均方差:‘,petal_std)#用np.random.normal()產生一個常態分佈的隨機數組，並顯示出來。mu=1sigma=3num=10000rand_data=np.random.normal(mu,sigma,num)print(rand_data.shape,type(rand_data))count,bins,ignored=plt.hist(rand_data,30,normed=True)plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2/ (2*sigma**2)), linewidth=2, color=‘r‘)plt.show()#np.random.randn()產生一個常態分佈的隨機數組，並顯示出來。rand_data1=np.random.normal(mu,sigma,num)print(rand_data1.shape,type(rand_data))count,bins,ignored=plt.hist(rand_data1,30,normed=True)plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2/ (2*sigma**2)), linewidth=2, color=‘g‘)plt.show()#顯示鳶尾花花瓣長度的常態分佈圖，曲線圖，散佈圖。mu=petal_mean    #常態分佈圖sigma=petal_stdnum1=10000rand_data=np.random.normal(mu,sigma,num1)print(rand_data.shape,type(rand_data))count,bins,ignored=plt.hist(rand_data,30,normed=True)plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2/ (2*sigma**2)), linewidth=2, color=‘g‘)plt.show()#曲線圖plt.plot(np.linspace(0,150,150),petal_data,‘r‘)plt.show()#散佈圖plt.scatter(np.linspace(0,150,150),petal_data)plt.show()

運行結果：

 

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