import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Python實現正態分佈
# 繪製正態分佈概率密度函式
u = 0  # 均值μ
u01 = -2
sig = math.sqrt(0.2) # 標準差δ
sig01 = math.sqrt(1)
sig02 = math.sqrt(5)
sig_u01 = math.sqrt(0.5)
x = np.linspace(u - 3*sig,u + 3*sig,50)
x_01 = np.linspace(u - 6 * sig,u + 6 * sig,50)
x_02 = np.linspace(u - 10 * sig,u + 10 * sig,50)
x_u01 = np.linspace(u - 10 * sig,u + 1 * sig,50)
y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig)
y_sig01 = np.exp(-(x_01 - u) ** 2 /(2* sig01 **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig01)
y_sig02 = np.exp(-(x_02 - u) ** 2 / (2 * sig02 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig02)
y_sig_u01 = np.exp(-(x_u01 - u01) ** 2 / (2 * sig_u01 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig_u01)
plt.plot(x,y_sig,"r-",linewidth=2)
plt.plot(x_01,y_sig01,"g-",linewidth=2)
plt.plot(x_02,y_sig02,"b-",linewidth=2)
plt.plot(x_u01,y_sig_u01,"m-",linewidth=2)
# plt.plot(x,y,'r-',x,'go',linewidth=2,markersize=8)
plt.grid(True)
plt.show()

效果：

以上就是python 繪製正態曲線的示例的詳細內容，更多關於python 繪製正態曲線的資料請關注我們其它相關文章！