Hướng dẫn python norm - định mức trăn

Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về các chỉ số thống kê của Python SCIPY để tính toán các loại phân phối bình thường khác nhau và cách vẽ nó và bao gồm các chủ đề sau.Python Scipy Stats Norm” to calculate the different types of normal distribution and how to plot it and cover the following topics.

Nội phân Chính showShow

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

• Định mức trong thống kê là gì?
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

• Nội phân chính
• Định mức trong thống kê là gì
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Định mức trong thống kê là gì?

Nội phân chính

Định mức trong thống kê là gì

Python Scipy Stats Norm PDF

Các tiêu chuẩn là mô tả thống kê về dân số, chẳng hạn như điểm số toán học CBSE của học sinh lớp sáu nam hoặc điểm số đọc IELTS của học sinh lớp chín nữ Emma.

Kết quả kiểm tra của một cá nhân được so sánh với đại diện thống kê của dân số trong một giải thích điểm tham chiếu bình thường. Trong cuộc sống thực, một mẫu hoặc nhóm đại diện được kiểm tra thay vì toàn bộ dân số. Một định mức cho nhóm hoặc tập hợp các chỉ tiêu được cung cấp bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định sẽ có thể thực hiện, trong khi các chỉ tiêu cho biết dân số đó có thể làm gì.

Ngoài ra, hãy kiểm tra: Python Scipy Mann Whitneyu

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

• Nó có hai tham số quan trọng

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  2 cho giá trị trung bình và

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  3 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng các tham số này. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• Cú pháp được đưa ra dưới đây. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tham số ở đâu: It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Dữ liệu: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.

• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used for the cumulative distribution function.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used for the probability density function.
• Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây. To get the random variates.
• Scipy.stats.norm.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• Scipy.stats.norm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất. It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.norm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên. It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.norm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch. It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.norm.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo. It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.norm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn. It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.norm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối. It is used to find the variance related to the distribution.
• Scipy.stats.norm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách sử dụng phương thức

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đọc: Python scipy eigenvalues

Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tham số ở đâu:

• Func (có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định. Calculating an integral for a function. only accepts one parameter. The identity mapping f(x) = x is the default.
• args (tuple): Các tham số hình dạng phân phối. Distribution’s shape parameters.
• LỘC (float): Đó là tham số vị trí và theo mặc định 0. It is the location parameter and by default 0.
• Tỷ lệ (Float): Đó là một tham số tỷ lệ và theo mặc định 1. It is a scale parameter and by default 1.
• LB, UB (vô hướng): Tích hợp giới hạn dưới và trên. Integration’s lower and upper bounds.
• Có điều kiện (Boolean): Nếu đúng là trường hợp, tích phân được chỉnh sửa bằng cách sử dụng xác suất có điều kiện khoảng thời gian tích hợp. Giá trị dự kiến ​​của hàm, tùy thuộc vào khoảng thời gian được cung cấp, là giá trị trả về. Sai theo mặc định. If true is the case, the integral is rectified using the integration interval’s conditional probability. The function’s expected value, subject to the supplied interval, is the return value. False by default.

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Trên đây là gần với mã sau.

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

Tham số ở đâu:“Python Scipy Stats Norm”.

Func (có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định.

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Trên đây là gần với mã sau.

x_data = np.linspace(0, 30, 200)

loc_pr = 12
scale_pr = 1.5

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Đây là cách xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Đọc: Chế độ thống kê Python Scipy

Python Scipy Stats Pot

Phương pháp

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Trên đây là gần với mã sau.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Đây là cách xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Python Scipy Stats Pot

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Phương pháp

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Tạo dữ liệu và xác định các tham số LỘC và tỷ lệ bằng mã dưới đây.

Tính PDF của định mức và vẽ sơ đồ phân phối bằng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đây là cách vẽ sơ đồ phân phối bình thường bằng thư viện matplotlib.

Đọc: Python Scipy giảm thiểu

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is the alpha value.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats8Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN CDF

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a percentage.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

x_data = np.linspace(0, 30, 200)

loc_pr = 12
scale_pr = 1.5

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy thống kê bình thường Gen

x_data = np.linspace(0, 30, 200)

loc_pr = 12
scale_pr = 1.5

Phân phối Pareto tổng quát (GPD) là một nhóm phân phối xác suất liên tục được sử dụng trong thống kê. Nó thường được sử dụng để mô hình hóa một cái đuôi phân phối khác.

Nó có hai tham số quan trọng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• C: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

• scipy.stats.genpareto.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.genpareto.pdf(): It is used for the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.genpareto.rvs(): To get the random variates.
• scipy.stats.genpareto.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.genpareto.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.genpareto.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.genpareto.logpdf(): It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.genpareto.logcdf(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.genpareto.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.genpareto.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.genpareto.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.genpareto.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn.genpareto.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.genpareto.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường.genpareto.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.genpareto.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường.genpareto.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.genpareto.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.genpareto.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• scipy.stats.genpareto.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phốigenpareto.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Bây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách sử dụng

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đọc: Phân phối bình thường Scipy

Python scipy thống kê bình thường Gennorm

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Nó có hai tham số quan trọng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• C: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

• scipy.stats.genpareto.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.gennorm.PDF(): It is used for the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.gennorm.rvs(): To get the random variates.
• scipy.stats.genpareto.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.gennorm.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.genpareto.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.gennorm.logPDF(): It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.genpareto.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.gennorm.logCDF(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.genpareto.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.gennorm.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.genpareto.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.gennorm.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.gennorm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn.gennorm.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.gennorm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.gennorm.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• scipy.stats.gennorm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phốigennorm.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Bây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Đây là cách sử dụng phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đọc: Scipy Convolve - Hướng dẫn đầy đủ

Python Scipy Stats Norm RVS

Phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Cú pháp được đưa ra dưới đây

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tham số ở đâu:

• LỘC: Đó là một ý nghĩa. It is a mean.
• Quy mô: Ma trận phân phối của hiệp phương sai. The distribution’s matrix of covariance.
• Kích thước (int): Đó là kích thước mẫu. It is the sample size.
• Random_State (int): Nếu hạt giống không có, phương thức numpy.random được sử dụng (hoặc np.random). Nó sử dụng một thể hiện duy nhất của IndandState. Nếu hạt giống là một số nguyên, một đối tượng ngẫu nhiên mới được tạo ra bằng cách sử dụng hạt giống. Nếu hạt giống đã có một máy phát điện hoặc trường hợp ngẫu nhiên, trường hợp đó được sử dụng. If the seed is None, the NumPy.random method is utilized (or np.random). It uses a single instance of RandomState. If the seed is an integer, a new RandomState object is made using the seed. If the seed already has a Generator or RandomState instance, that instance is used.

Hãy để vẽ một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối bình thường đa biến bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện bắt buộc bằng mã Python dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tạo một phân phối bình thường đa biến bằng cách sử dụng mã dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phân phối bình thường bằng mã dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Đây là cách tạo các số ngẫu nhiên bằng phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Đọc: SCIPY Tích hợp + ví dụ

Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ.data is the data for which we need the location and scale.

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Bây giờ phù hợp với dữ liệu trên bằng cách sử dụng mã dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Kiểm tra các giá trị tham số ước tính bằng mã dưới đây.

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn Python Scipy.

• Scipy thưa thớt - Hướng dẫn hữu ích
• SCIPY Tối ưu hóa - Hướng dẫn hữu ích
• Scipy ndimage xoay
• SCIPY MISC + Ví dụ

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tìm hiểu về các số liệu thống kê của Python Scipy và đề cập đến các chủ đề sau đây.Python Scipy Stats Norm” and covered the following topics.

• Định mức trong thống kê là gì
• Python Scipy Stats Norm PDF
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats