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如何使用python绘制单变量数据的正态分布曲线。在下面的数据493,494,495中...值只是索引值。我了解了如何使用均值为0的随机值绘制正态分布。需要知道如何用单变量数据绘制曲线。示例数据集如下所示： {'RPM': {493: 7.2, 495: 7.2,
496: 7
浏览 15提问于2021-11-08得票数 0
我有一个变量temp，比如说temp = 100。我想要做的是生成8个数据点。这8点如图所示。它看起来像正态分布，但我想在这些点中添加许多随机值，这样它们看起来就不像一个完美的正态分布。最后的数据(曲线下的面积)应该是之和为临时。有人能建议一下如何用Python轻松、整洁地完成这个任务吗？
我曾尝试在numpy/matplot中使用分布函数。
浏览 2提问于2016-11-09得票数 1
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我在制作复合图时没有问题，除非每个地块都有一个特定于该数据集的正态分布曲线。当我生成复合图时，两幅图都有相同的曲线，也就是最后一个数据集的曲线。
library(ggpubr)
nrow = 1, ncol = 2)
浏览 2提问于2018-06-27得票数 0
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：一幅二维正态分布图如下所示：二维正态分布具有mean = [a b]分布和var = [[p q],[r s]]分布，2d分布聚类得到的质心形状与点的均值和变量相同(明显)。我面临的问题是如何绘制这些数据。如何使用python和matplotlib将其可视化。因此，一维情况下的点将被椭圆代替，质心也将是椭圆。im用于绘制单个2d分布的绘图函数是：
def plot2DND(
浏览 2提问于2013-12-13得票数 3
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最小二乘法在实践中的应用
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非常简单的回归任务。我有三个变量x1, x2, x3和一些随机噪声。我知道目标方程：y = q1*x1 + q2*x2 + q3*x3。在研究中，我看到这是一个普通的最小二乘问题。但是我不能从互联网上的例子中得到如何用Python解决这个特殊问题。假设我有数据：koefs = np.array([1, 2, 3])
target =np.dot(sourc
浏览 50提问于2017-06-16得票数 5
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双峰结果数据的线性回归
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我有一个数据集，有3,000个特征和持续的时间因变量，有18,000个实例。因变量直方图显示它们具有双峰分布。我正在构建预测时间的线性回归模型，但是没有一个模型能够进行预测；所有模型的R^2值都是0。我绘制了模型的残差，并验证了它们是正态分布的。我使用Lasso系数的权重来过滤我的数据框架，这样我就可以使用预测中最重要的特性，但这是行不通的。我使
浏览 0提问于2019-11-06得票数 4
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我有一个范围的粒度分布数据，按百分比的体积分数，如：；6.68 0.05etc.我需要将这些数据拟合成对数正态分布，我计划使用python的stats.lognorm.fit函数来实现，但这似乎期望输入是一个变量数组，而不是二进制数据，从我的判断。我计划使用一个for循环来迭代数据，并将每个大小的条目迭代到占位符数
浏览 4提问于2017-02-10得票数 3
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我有一些描述概率分布的数据。这些数据为我提供了P10、P50和P90的值。我也知道这个分布是对数正态的。
我读到，对于对数正态分布的随机变量X，Y= ln(X)具有正态分布-例如维基百科()。因为我知道这是真的，并且我知道我在这些python库中使用的简单函数没有任何问题，所以我知道我的理解存在差距。我只是，无论如何，看不到我错过了什么.1.8左右-即不是正态分布
浏览 1提问于2020-05-04得票数 0
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我有一些大的数据集，用来创建非标准的概率分布(使用numpy.histogram来存储数据，使用scipy.interpolate的interp1d函数来插值产生的曲线)，我还创建了一个函数，可以使用scipy.stats我的目标是了解样本大小的变化如何改变它们来自的发行版以及其他PDF的匹配度，并确定需要有多大的样本才能完全确定它是否来自于我的定制PDF中<em
浏览 1提问于2015-05-26得票数 4
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我有一个数据数组。...the与上一次得分相同，不是正态分布。未转换：0.0740.0670.0370.041-2.13696814254
浏览 1提问于2015-11-30得票数 1
我知道这个参数var_smoothing以及如何调优它，但是我想从数学/统计方面解释一下它到底做了什么--我还没有在网上找到任何好的调优。
浏览 3提问于2019-09-22得票数 3
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当x中缺少值时，Python中是否有一个有效的实现来评估多元正态分布的PDF？我想你的想法只是，你可以有效地将维数降到你对一个特定向量的可用数据点的多少，而你正试图为这个向量评估概率。但是，我不知道can实现是否有一种忽略蒙面值的方法。1.0,0.2,0.2],[0.2,1.0,0.2],[0.2,0.2,1.0]])x = [0.5,-0.2,np.nan]产量产出：
浏览 12提问于2022-07-05得票数 1
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我在Google Tensorboard上工作，我对直方图的含义感到困惑。我读了教程，但对我来说似乎不太清楚。如果有人能帮我弄清楚每个轴对于Tensorboard直方图的意义，我真的很感激。来自TensorBoard的样本直方图
浏览 1提问于2016-02-23得票数 18
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我试图开发一个字符识别系统的印地语使用Matlab作为我的项目。在我训练完电视网之后，
[net,tr]=train(
浏览 5提问于2017-04-08得票数 0
我有一个有一个热编码特征和连续特征的特征向量。
现在我如何决定，哪些数据使用StandardScaler进行缩放，哪些数据使用MinMaxScaler进行缩放？
浏览 0提问于2019-01-14得票数 17
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在尝试使用scipy的quad方法对高斯进行积分时(假设有一种名为gauss的高斯方法)，我在将所需的参数传递给gauss并让quad对正确的变量进行积分时遇到了问题。有没有人有一个很好的例子来说明如何使用quad w/ a多维函数？
但这导致我提出了一个更宏大的问题，即通常情况下集成高斯的最佳方法。我没有在scipy中找到高斯积分(令我惊讶)。我的计划是编写一个简单的高斯函数，并将其传递给quad (或者
浏览 0提问于2009-02-04得票数 6
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指数曲线拟合的置信区间
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我试图在指数拟合某些x,y数据(可用)的情况下获得一个置信区间。这里是我必须找到的数据的最佳指数拟合的MWE：from scipy.optimize import curve_fit
x, y =scatter(x, y)plot(x, func(x, *popt), c='r')它产生：如何获得95% (或其他值)<
浏览 12提问于2014-07-08得票数 15
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我想要绘制一个直方图，然后用表示数据分布的正态分布来覆盖它。然而，我的数据已经被计算在内：93755L, 45315L0.24, 0.12, 0.04, 0.01, 0.02)), row.names = c(NA,
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame
浏览 0提问于2018-10-29得票数 1
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我有一个数据集，它的变量具有左偏分布(尾部在左侧)。我做了一个夏皮罗·威尔克测试，我的数据绝对是非正态的。如果合理，我想转换我的数据，使方差分析有更好的机会检测到显着的结果。或者对非正态数据进行混合效应检验。我的p值相当接近重要的，我不想p-hack，但我也想让我的数据有最好的机会成为重要的。
浏览 45提问于2018-11-18得票数 0
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我的PubSub网络中的第一个节点正在读取一个.csv文件，并将数据逐行转发为多部分消息。在发送最后一行之后，我想用None发送最后一条消息，向我的网络的其他部分表明我们已经完成了。',)> File "/*path*/anaconda3/envs/zeromq/lib/python3.6/site-packages当然
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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