1.計算鳶尾花花瓣長度的最大值，平均值，中值，均方差。

#計算鳶尾花花瓣長度最大值
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
type(data)
print(data.keys(),data.feature_names)
iris=data.data
iris

執行結果：

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

import numpy as np
import matplotlib.pyplot 
 
as plt

mu = 1 #期望為1
sigma = 3 #標準差為3
num = 10000 #個數為10000

rand_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()

執行結果：

3.np.random.randn()產生一個正態分佈的隨機陣列，並顯示出來。

np.random.randn(3,3)#3行3列正態分佈隨機陣列

執行結果：

4.顯示鳶尾花花瓣長度的正態分佈圖，曲線圖，散點圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,50)
y = x**2
plt.plot(x,y)

plt.show()
 

petal_length
mu = np.mean(petal_length)
sigma = np.std(petal_length)
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.plot(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,'r')
plt.scatter(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,alpha=0.5,marker='x')
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0., 1., 0.02)
plt.plot(t,sin(t),'r--',t, t**3, 'b^', t, t**2, 'gs')
#plt.show()