使用Python绘制三种概率曲线详解

曲线一

解释

这里是使用matplotlib来绘制正态分布的曲线。

代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def test1(n, m=500):
   out = []
   result = np.random.normal(1, 5, n * m)
   print(result)
   for i in range(m):
       average0 = 0
       for j in range(n):
           average0 += result[n * i  + j]
           if j == n - 1:
               out.append(average0 / n)
               average0 = 0
   print(out)

plt.hist(out,bins=25)
   plt.title("test (1)")
   plt.xlabel("x")
   plt.ylabel("rate")    
   plt.show()

test1(5)

曲线二

解释

这里使用了matplotlib.pyplot来实现指数分布的绘制，具体的代码实现参见下面所示：

代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def test2(n, m=500):
   out0 = []
   result0 = np.random.exponential(scale=1, size=n * m)
   # print(result0)
   for i in range(m):
       average000 = 0
       for j in range(n):
           average000 += result0[n * i  + j]
           if j == n - 1:
               out0.append(average000 / n)
               average000 = 0
   # print(out0)

plt.hist(out0,bins=25)    
   plt.show()
test2(5)

曲线三

代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def test3(n1, m111=500):
   out11 = []
   # np.random.standard_t
   result11 = np.random.standard_t(1, size=n1 * m111)
   #  print(result)
   for i in range(m111):
       average0 = 0
       for j in range(n):
           average0 += result11[n1 * i  + j]
           if j == n - 1:
               out11.append(average0 / n1)
               average0 = 0
   #  print(out11)

plt.hist(out11,bins=20)
   plt.title("test (3)")  
   plt.show()
test3(30)

来源：https://blog.csdn.net/m0_54218263/article/details/123676513