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numpy統計分佈顯示

 
#計算鳶尾花花瓣長度的最大值,平均值,中值,均方差。
import  numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data=load_iris()
iris=data.data
petal_length=iris[:,2]  #取所有行的第二列
print(np.mean(petal_length))  #平均值
print(np.std(petal_length))   #標準差
print(np.median(petal_length))  #中位數
print(np.max(petal_length))
print(np.min(petal_length))

 

 

#用np.random.normal()產生一個正態分佈的隨機陣列,並顯示出來。
print(np.random.normal(1,3,50))

 

 

#np.random.randn()產生一個正態分佈的隨機陣列,並顯示出來。
print(np.random.randn(3,3))  #3行3列正太分佈隨機陣列
print(np.random.randn(50))

 

 

#顯示鳶尾花花瓣長度的正態分佈圖
import matplotlib.pyplot as plt
mu
=np.mean(petal_length) #期望 sigma=np.std(petal_length) #標準差 num=1000 #個數為1000 rand_data=np.random.normal(mu,sigma,num) print(rand_data.shape) print(type(rand_data)) print(np.mean(petal_length),np.std(petal_length),np.median(petal_length)) 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()

 

#顯示鳶尾花花瓣長度的曲線圖
mu=np.mean(petal_length) #期望
sigma=np.std(petal_length) #標準差
print(np.mean(petal_length),np.std(petal_length),np.median(petal_length))
count,bins,ignored=plt.hist(rand_data,30,normed=True)
plt.plot(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,'r')
plt.show()

 

#顯示鳶尾花花瓣長度的散點圖。
mu=np.mean(petal_length) #期望
sigma=np.std(petal_length) #標準差
print(np.mean(petal_length),np.std(petal_length),np.median(petal_length))
plt.scatter(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,alpha=0.5,marker='D')
plt.show()