日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

均匀分布(Uniform distribution)

發(fā)布時間:2023/12/14 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 均匀分布(Uniform distribution) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

定義

對于投骰子來說,結果是1到6。得到任何一個結果的概率是相等的,這就是均勻分布的基礎。與伯努利分布不同,均勻分布的所有可能結果的n個數(shù)也是相等的。

如果變量X是均勻分布的,則密度函數(shù)可以表示為:

你可以看到,均勻分布曲線的形狀是一個矩形,這也是均勻分布又稱為矩形分布的原因。其中,a和b是參數(shù)。

花店每天銷售的花束數(shù)量是均勻分布的,最多為40,最少為10。我們來計算一下日銷售量在15到30之間的概率。

日銷售量在15到30之間的概率為(30-15)*(1/(40-10)) = 0.5

同樣地,日銷售量大于20的概率為 = 0.667

?

# IMPORTS import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.style as style from IPython.core.display import HTML# PLOTTING CONFIG %matplotlib inline style.use('fivethirtyeight') plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 7) plt.figure(dpi=100)# PDF plt.plot(np.linspace(-4, 4, 100), stats.uniform.pdf(np.linspace(-4, 4, 100)) ) plt.fill_between(np.linspace(-4, 4, 100),stats.uniform.pdf(np.linspace(-4, 4, 100)),alpha=.15) # CDF plt.plot(np.linspace(-4, 4, 100), stats.uniform.cdf(np.linspace(-4, 4, 100)),)# LEGEND plt.text(x=-1.5, y=.7, s="pdf (normed)", rotation=65, alpha=.75, weight="bold", color="#008fd5") plt.text(x=-.4, y=.5, s="cdf", rotation=55, alpha=.75, weight="bold", color="#fc4f30")# TICKS plt.tick_params(axis = 'both', which = 'major', labelsize = 18) plt.axhline(y = 0, color = 'black', linewidth = 1.3, alpha = .7)# TITLE plt.text(x = -5, y = 1.25, s = "Uniform Distribution - Overview",fontsize = 26, weight = 'bold', alpha = .75)

?

改變參數(shù)畫出不同的均勻分布如圖所示:

plt.figure(dpi=100)# PDF loc=0, scale=1 plt.plot(np.linspace(-8, 8, 100), stats.uniform.pdf(np.linspace(-8, 8, 100),loc=0, scale=1),) plt.fill_between(np.linspace(-8, 8, 100),stats.uniform.pdf(np.linspace(-8, 8, 100),loc=0, scale=1),alpha=.15,)# PDF loc=0, scale=2 plt.plot(np.linspace(-8, 8, 100), stats.uniform.pdf(np.linspace(-8, 8, 100), loc=0, scale=2),) plt.fill_between(np.linspace(-8, 8, 100),stats.uniform.pdf(np.linspace(-8, 8, 100),loc=0, scale=2),alpha=.15,)# PDF loc=-3, scale=3 plt.plot(np.linspace(-8, 8, 100), stats.uniform.pdf(np.linspace(-4, 4, 100), loc=-3, scale=3),) plt.fill_between(np.linspace(-8, 8, 100),stats.uniform.pdf(np.linspace(-4, 4, 100),loc=-3, scale=3),alpha=.15,)# LEGEND plt.text(x=-1, y=.65, s="loc=0, scale=1", rotation=65, alpha=.75, weight="bold", color="#008fd5") plt.text(x=1, y=.65, s="loc=0, scale=2", rotation=65, alpha=.75, weight="bold", color="#fc4f30") plt.text(x=-3, y=.65, s="loc=-3, scale=3", rotation=65, alpha=.75, weight="bold", color="#e5ae38")# TICKS plt.tick_params(axis = 'both', which = 'major', labelsize = 18) plt.axhline(y = 0, color = 'black', linewidth = 1.3, alpha = .7)# TITLE, plt.text(x = -5, y = 1.1, s = "Uniform Distribution - loc and scale",fontsize = 26, weight = 'bold', alpha = .75)

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的均匀分布(Uniform distribution)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。