如何用matlab畫正態分佈曲線

阿新 • • 發佈：2019-01-08

MATLAB裡有直接的函式。呼叫語法如下：（正態分佈又被稱為高斯分佈）
     y = gaussmf(x,[sig c]) 
其中x是變數，sig就是你圖片裡的σ，而c就是你圖片裡的μ，比如：
下面是一個例子，你可以直接複製到MATLAB中執行就可以得到一個方差為2，均值為5的正態分佈函數了：
x=0:0.1:10;
y=gaussmf(x,[2 5]);
plot(x,y)
xlabel('gaussmf, P=[2 5]')

如何用matlab畫正態分佈曲線

MATLAB裡有直接的函式。呼叫語法如下：（正態分佈又被稱為高斯分佈） y = gaussmf(x,[sig c]) 其中x是變數，sig就是你圖片裡的σ，而c就是你圖片裡的μ，比如：下面是一個例子，你可以直接複製到MATLAB中執行就可以得到一個方差為2，均

在python中畫正態分佈/正弦曲線影象/心形線

1 在python中畫正態分佈圖像 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt def demo2(): mu, sigma , num_bins = 0,

MATLAB繪製正態分佈概率密度函式(normpdf)圖形

這裡是一個簡單的實現程式碼 x=linspace（-5,5,50); %生成負五到五之間的五十個數，行向量 y=normpdf(x,0,1); plot(x,y,‘k’); 圖片複製不過來。。就擺個連結好了 https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec

MATLAB實現正態分佈ML（極大似然）估計

下面用MATLAB實現正態分佈的ML估計 % 二維正態分佈的兩分類問題（ML估計） clc; clear; % 兩個類別資料的均值向量 Mu = [0 0; 3 3]'; % 協方差矩陣 S1 = 0.8 * eye(2); S(:, :, 1) = S1;

Excel 做正態分佈曲線

下面的連結中指出瞭如何給一組樣本資料做資料分佈圖形，做到資料視覺化。圖形中包括了樣本資料在某一個範圍內的頻數和正態分佈概率密度曲線，通過這兩個曲線我們就可以很方便的看出資料的分佈情況，為我們後續工作提供分析基礎資料。效果如下圖：操作流程連結：https://jingyan.b

matlab畫正態分佈圖簡單演算法

matlab中的常用概率分佈函式。引用他人的整理成果，總結的很好。用matlab畫正態分佈圖的程式碼： clear all； x=-4:0.1:4; y=normpdf(x,0,1); figure; plot(x,y);grid; legend('標準正態分佈'

MATLAB解決正態分佈資料的大致方法

當我們有了一個矩陣，如何判斷矩陣裡面的元素是否滿足正態分佈，以及如何繪製圖像和求引數。我根據自己最近使用matlab的一些體會，將大致方法寫下。 1、矩陣元素轉化成行向量 reshape()函式 ex

【114】Python小例子：numpy.random.randn生成符合正態分佈的資料，並畫出正態分佈的鐘曲線。

自己學習python 隨手寫的一個小例子。先利用 numpy.random.randn生成符合正態分佈的資料，然後再給這些資料畫正態分佈的曲線圖。 import numpy as np impor

Matlab中產生正態分佈隨機數的函式normrnd-----用來產生高斯隨機矩陣

>> help normrnd NORMRND Random arrays from the normal distribution. R = NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a normal

matlab:畫二維正態分佈密度函式圖

首先，把二維正態分佈密度函式的公式貼這裡這隻圖好大啊~~ 但是上面的那個是多維正態分佈的密度函式的通式，那個n階是對稱正定方陣叫做協方差矩陣，其中的x,pi,u都是向量形式。雖然這個式子很酷，但是用在matlab裡畫圖不太方面，下面換一個這個公式與上面

正態分佈，銳利分佈，萊斯分佈 matlab擬合原始碼

如果你得到一堆數，你想知道它們的大致分佈，該怎麼辦呢？kedensity命令可以幫助你解決這個問題。命令如下： [f,xi]=ksdensity(x) plot(xi,f) 其中，f是估計的密度值，而xi是一個輔助引數，用來決定畫出圖形的取值區間，簡言之，xi大致涵蓋了x的取值區間。

MATLAB實現由均勻分佈產生正態分佈和銳利分佈

xaxis=-10:0.1:10; miu=0; delta=1; N=1000000; u1=rand(1,N); u2=rand(1,N); y1=(-2*log(u1)).^0.5; y2=

matlab中怎麼刪除全零行或者列，在matlab中如何畫正態分佈圖像

http://www.optzmx.com/thread-8893-1-1.html https://jingyan.baidu.com/article/48b558e3fba8627f38c09a9e.html

一種用C++自帶的類生成服從正態分佈的隨機數。

今天寫關於深度學習的程式碼時，裡面要用服從標準正態分佈的隨機數初始化權值，就是matlab裡面那個randn函式，網上找了很多方法，最後發現C++本身就有自帶的方法生成服從正態分佈的隨機數序列。下面給出C++程式碼： C++程式碼： #include &

正態分佈及matlab實現

正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：

用Python學分析 - 正態分佈

正態分佈（Normal Distribution） 1、正態分佈是一種連續分佈，其函式可以在實線上的任何地方取值。 2、正態分佈由兩個引數描述：分佈的平均值μ和方差σ2 。 3、正態分佈的取值可以從負無窮到正無窮。 3、Z-score 是非標準正態分佈標準化後的x 即 z = （x−μ） / σ #

【matlab】Matlab中產生正態分佈隨機數的函式normrnd

Date: 2018.8.5 功能：生成服從正態分佈的隨機數語法： R＝normrnd(MU,SIGMA) R＝normrnd(MU,SIGMA,m) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n) 說明： R＝normrnd(MU

Matlab中的正態分佈概率函式

normcdf函式用來獲得正態分佈的概率分佈函式；也就是 normcdf(x)=Pr{Z≤x}，這裡Z是均值為0，方差為1的標準正態隨機變數. 若想獲得均值為 μ，方差為 σ的概率分佈函式： normcdf(x,mu,sigma) 即可. no

教你用MSChart控制元件繪製正態分佈圖形

一年多的“潛伏”也算是深資“特務”了，長時間看別人的部落格，自己卻沒有寫點東東，對不起那些園中勞碌的人。今天終於可以“洗牌”了做正常勞苦大眾。那也得感謝是專案交付期，有了“空擋”可以寫點什麼，讓大家拍磚。今天主講是的繪製正態分佈圖形所用的質量指標公式的，不

Matlab從多維正態分佈中隨機抽取樣本：mvnrnd

原帖地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_955cedd8010130m8.html R = mvnrnd(MU,SIGMA)——從均值為MU，協方差為SIGMA的正態分佈中抽取n*d的矩陣R（n代表抽取的個數，d代表分佈的維數）。

如何用matlab畫正態分佈曲線

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