要绘制正态分布的三维曲线图,可以按照以下步骤进行:
以下是一个示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成正态分布数据
mean = 0
std = 1
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.exp(-(X**2 + Y**2) / (2 * std**2)) / (2 * np.pi * std**2)
# 创建三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制三维曲线图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Normal Distribution')
# 显示图表
plt.show()
这段代码会生成一个以X、Y为坐标轴,Z为高度的三维曲线图,其中Z值表示了对应点的概率密度函数值。可以根据需要调整均值、标准差和绘制范围来获得不同的正态分布曲线图。
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