绘制正态分布的概率密度函数，但y大于1？
正态分布的概率密度函数是描述连续随机变量的分布情况的数学函数。它的形状呈钟形曲线，对称分布于均值周围。在统计学和概率论中，正态分布是非常重要的一种分布。
然而，正态分布的概率密度函数在y轴上的取值范围是[0, +∞)，即y大于等于0。因此，对于y大于1的情况，概率密度函数的取值将始终为0，因为概率密度函数表示的是在某个取值点上的概率密度，而概率密度不能大于1。
所以，绘制正态分布的概率密度函数时，对于y大于1的部分，其函数值将始终为0。
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我正在尝试使用Matlab绘制高斯曲线。我的代码是这样的。
a=1/(0.1*sqrt(2*3.14))
y1=a*exp(-1*(((X1-Mu).^2)./(2*(Sigma^2)) ))
plot(X1,y1)
我的图表看起来像
它显示了正确的形状，但y轴上的值将上升到4。据我所知，高斯是一个概率分布函数，因此必须始终返回0到1之间的值。
浏览 0提问于2016-12-10得票数 0
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我想看看对数正态分布与正态分布的指数分布的等价性。我在下面的代码中使用了SciPy包，并从相应的文档中进行了以下参数化：
s = sigma
scale = exp(mu)
这是。我认为，当使用这种参数化时，我没有发现绘制对数正态分布的pdf和exp以及绘制对数正态分布的正态和对数的偏差。我试着这样做：
from scipy.stats import lognorm
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mu = 0.5
sigma = 0.2
x1 = np.lins
浏览 0提问于2017-11-21得票数 0
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我在R控制台中执行了以下代码：
> y = seq(-4,4, length=100)
> x = dnorm(y)
> plot(x)
> qqnorm(x)
该图显示了x的正态分布：
qqnorm的输出是：
我在许多来源和视频教程中读到过，qqnorm用于检查分布是否为正态分布，当分布为正态分布时，曲线图接近直线，但上面的输出显示了相反的情况。所以，我搞不懂qqnorm到底做了什么！
浏览 0提问于2019-04-10得票数 0
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我的函数名为DicePlot，模拟掷10个骰子5000次。在该函数中，它计算每卷的10个骰子的值的总和，这将是一个1×5000矢量，并绘制相对频率直方图，其中以相同的方式选择柱状图中的每个柱状图中的骰子和的可能值。
计算1×5000个骰子值之和的平均值和标准差，并在相对频率直方图的顶部绘制正态分布的概率密度函数(计算的平均值和标准差)。
我已经完成了所有的工作，但我对如何绘制概率密度函数感到困惑。任何帮助都是非常感谢的。谢谢!
作为参考，图表应该是这样的！
function DicePlot ( throw_num, die_num )
throw_num=5000
die_num=
浏览 3提问于2012-11-21得票数 0
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我有一个问题:给定均值和方差，我想用正态分布作为概率基础来计算样本的概率。这些数字是：
mean = -0.546369
var = 0.006443
curr_sample = -0.466102
prob = 1/(np.sqrt(2*np.pi*var))*np.exp( -( ((curr_sample - mean)**2)/(2*var) ) )
我得到的概率大于1！我得到了3.014558.
是什么引起的？方差太小的事实会把事情搞砸吗？这是一个完全合法的输入公式，应该给予一些小的，不大于1！有什么建议吗？
浏览 5提问于2015-08-18得票数 2
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如何将直方图A标准化，使每个bin的和为1
将直方图除以垃圾箱的宽度，如何绘制？
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下，n = 50
求均值和方差^2的公式是什么？我们写的是distribution?.，但是怎么写？，你是如何绘制均匀分布和正态分布的？
直方图必须接近正态分布。
浏览 3提问于2011-03-14得票数 2
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我目前正在通过进行核估计。特别是标有“单变量估计”的。与创建随机数据相反，我使用的是资产回报。然而，我的第二次估算(甚至是我创建的简单的标准pdf )显示的密度峰值在20，这是没有道理的。我的代码如下：
x1 = np.array(data['actual'].values)[1:]
xs1 = np.linspace(x1.min()-1,x1.max()+1,len(x1))
std1 = x1.std()
mean1 = x1.mean()
x2 = np.array(data['log_moves'].values)[1:]
xs2 = np.lins
浏览 3提问于2017-04-10得票数 0
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下面是对数正态分布的概率密度函数： from scipy.stats import lognorm
def f(x): return lognorm.pdf(x, s=0.2, loc=0, scale=np.exp(10)) 此函数的y值非常小(max ~ 1E-5)，并且分布在x值~1E5上。我们知道PDF的积分应该是1，但当使用以下代码直接计算积分时，答案是1E-66，因为计算精度不够。 from scipy.integrate import quad
import pandas as pd
ans, err = quad(f, -np.inf, np.inf) 你能帮我正确计算这样的
浏览 29提问于2020-09-08得票数 0
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给定高斯(正态)随机变量的均值和方差，我想计算其概率密度函数(PDF)。
我引用了这篇文章：，
还有scipy文档：
但是当我绘制一条曲线的PDF时，概率超过1！请参考以下最小工作示例：
import numpy as np
import scipy.stats as stats
x = np.linspace(0.3, 1.75, 1000)
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, 1.075, 0.2))
plt.show()
这是我得到的：
怎么可能有200%的概率得到平均值，1.075呢？我是不是误解了什么？有什么方法可以纠正这个问题吗？
浏览 2提问于2016-07-01得票数 13
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用理论曲线绘制直方图:随机实现
、、、、
我需要编写一个生成随机实现的Cauchy分布的程序。
具有空位置和单位规模。
另外，我需要在-5到5个桶之间做一个直方图，为了随机实现1,000个点，和理论曲线确保它们有相同的单位。
我计算了累积分布函数
关于柯西的发行：
我编写了以下python代码：
from __future__ import division
import scipy
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math as m
valuesX = []
for q in range(1000
浏览 2提问于2015-10-11得票数 4
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我试图使用plot命令在r中绘制一个正态分布：
plot(x, dnorm(x, mean, sd)),
用我的价值观来表示平均和可持续发展。
然而，对于这些值，y轴上的数字大于1。因为我想要一个概率密度函数，这是正常的吗？我的价值是合理的，否则，例如在置信区间。同时，该函数的形状是合理的。轴心是唯一的问题。
浏览 2提问于2014-01-14得票数 2
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因此，根据我对正态分布的理解，当标准差为1时，均值默认为零。我被指派编写python程序，生成一个正态分布函数的PDF，其范围从10到45，标准差为2。平均值是否仍为零？我试过了，但我的情节没有形成钟形。我不知道我做错了什么。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
mu=0 # mean
sigma=2
x=np.arange(10,45,0.1)
y=stats.norm.pdf(x, 0, sigma)
plt.plot(x,y)
plt.show()
看我这里的情节：
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
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我正在绘制一些分布曲线，并使用octave获得了以下结果
均值
中位数
标准差
方差
偏度
AFAIK经过长时间的网络搜索，我只找到了正态分布/高斯分布曲线的例子：
std=0.1674766919608221
mean=0.6058016666666665
normal(x, mu, sd) = (1/(sd*sqrt(2*pi)))*exp(-(x-mu)**2/(2*sd**2))
plot normal(x,mean,std) with lines
画了一条很好的曲线。然而，我试图画一个倾斜的，从平均值，中位数和偏度的差异来判断，比如。
我怎么才能画出这样的
浏览 4提问于2015-12-31得票数 1
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试着用1%的回收箱和简单的正态分布生成一个简单的直方图，但是我得到了难以置信的小数目--我在哪里搞砸了np.histogram的实现？
以下是基本实现：
import streamlit as st
import math
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import normal
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go
mean = 600000
uncertainty = 5.02
st_
浏览 6提问于2022-04-26得票数 0
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我刚刚运行了一个简单的任务，尝试为我运行的模拟绘制概率密度直方图。然而，当我绘制它时，每个bin的概率似乎与频率图的结果不匹配。对于50个存储箱，我预计每个存储箱的平均概率为2%，这在图表中没有反映出来。
提前感谢
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plntAcres = 88.0
hvstPer = 0.99
hvstAcres = plntAcres*hvstPer
yldAcre = np.random.triangular(47,48,49, 10000)
carryIn =
浏览 28提问于2017-02-27得票数 7
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例子:随机选择的智商分数介于80到110之间的概率是多少？
我试着用两种不同的方法计算这个问题，得到了不同的答案。哪一个是对的？
sum(dnorm(80:110, 100, 15))
# [1] 0.6722516
pnorm(110, 100, 15) - pnorm(79, 100, 15)
# [1] 0.6667508
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
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此程序绘制了R中正态分布的概率密度函数，除了x轴值外，它工作得很好。值应该从50开始，以150结束，但是它们应该从0开始，在100结束。我是R的新手，所以很抱歉，如果它是小的，我错过了。帮助感激。
mu = 100
sigma = 10
sample_range <- 50:150
dist <- dnorm(sample_range, mean = mu, sd = sigma)
plot(dist, type = "h")
浏览 2提问于2020-11-26得票数 0
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解释正态分布的Y值
、、、
我编写了这段代码来生成一组值1、2、3的正态分布：
import pandas as pd
import random
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3]})
print(df)
fig, ax = plt.subplots(1,1)
df.plot(kind='hist', normed=True, ax=ax)
返回：
X值是可能值的范围，但Y值是如何解释的？
读取 Y值是使用以下方法计算的：
正态分布有一条钟形密度曲线，其平均值和标准差表示.密度曲线是对称的，以其平均值为中
浏览 2提问于2017-03-22得票数 0
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我正在从事电气工程项目，这需要绘制数据列表的正态分布。
我们随机测量了30个电阻的电阻，并将它们记录下来。
X= 14.95、14.94、14.92、14.98、16.53、14.96、16.20、14.32、15.32、14.25、15.36、14.95、15.13、14.26、14.94、15.6、15.20、14.94、15.02、15、14.62、14.94、14.94、14.94、14.98、15.12、15.06、14.95、14.96、15.13、15.20
我想要这样的图表：
但我得到了像这样的图表：
在数据接近平均值的情况下，我必须得到更多的值。
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
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高斯拟合图，用条形(x，y)作图
、、、、
我用bar(x,y)绘制了一组数据的正态分布，x和y，我知道它是正态分布。
现在，我想：
绘制正态分布曲线(或高斯曲线)，拟合成条形图，如图所示.
得到这个方程，这样我就可以计算出最大点和宽度的一半最大值。
我一直在看histfit，但是它对我并不有效(就像hist没有绘制数据一样，我想我已经知道x和y了)。有谁可以帮我？
浏览 1提问于2013-06-21得票数 0
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多元numpy包numpy.random.multivariate_normal..does不返回正态分布的plot...the示例在网站上给出。
import matplotlib.pyplot as plt
x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T
plt.plot(x,y,'x'); plt.axis('equal'); plt.show()
绘制时不会给出正态分布曲线。我是第一次接触numpy，我想要一个正态分布的curve..so，请帮助。我想在二维中绘制x，y和normal pdf。也就
浏览 0提问于2012-02-23得票数 0
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Y轴密度海流图
、、
我已经在寻找解决办法，但却找不到解决问题的办法。我试图用密度函数绘制一个直方图，显示y轴上的密度。meanopa是标准普尔500指数的平均对数回报率。我不明白的是以下几点。
norm_hist : bool，如果是可选的，直方图高度显示的是密度而不是计数。这是隐含的，如果一个KDE或拟合的密度被绘制。
因为在我的例子中，kde=True，我想知道为什么y轴上有观察的数目。
sns.distplot(meanopa, hist=True, kde=True, bins=20, color = 'darkblue',
hist_kws={'
浏览 1提问于2019-05-14得票数 2
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我可以通过下面的代码来评估多变量正态分布的对数概率密度
import numpy as np
import scipy.stats
scipy.stats.multivariate_normal.logpdf([0,0], mean = np.zeros(2), cov = np.eye(2))
现在，我感兴趣的是计算点[0,0]在各种平均值上的对数密度。以下是我尝试过的方法
import numpy as np
import scipy.stats
grid = np.linspace(-2,2,51)
x,y = np.meshgrid(grid,grid)
scipy.stats.m
浏览 30提问于2019-08-06得票数 2
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我对R.
我试图为1000个样本的平均值绘制正态分布概率密度函数，这些样本值是从40个大小的指数分布中得到的。样本均值的分布应近似正常。
我遇到的问题是情节是如何呈现的，见下文：
这里是我的"R“代码：
#allocate list size to store means
meanOfSampleMeansVector <- numeric(1000)
#for 1000 iterations create 40 exponential random variable with variance of 0.2 units
for (i in 1:1000 ){
sample &
浏览 4提问于2014-09-18得票数 0
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一维数据的正态分布拟合
、、、
我有一个一维数组。我可以计算这个样本的“平均值”和“标准差”，并绘制“正态分布”，但我有一个问题：
我想把数据和正态分布画成相同的图。
我不知道如何同时绘制数据和正态分布。
对“scipy.stats中的高斯概率密度函数”有何看法？
s = np.std(array)
m = np.mean(array)
plt.plot(norm.pdf(array,m,s))
浏览 3提问于2013-11-15得票数 83
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我需要实现一个损失函数，它接受一个真实的y，也就是一个4维向量，并计算这个向量在某个正态分布下的概率。我试着用keras.backend函数建立概率密度函数，但是似乎没有任何关于矩阵求逆的东西？任何想法都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
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绘制理论密度直方图的R？
、、、
我想知道是否可以为R中给定的连续分布绘制一个理论密度直方图？
所谓理论直方图，我指的是不基于R中可用的随机变量生成器(如hist(rnorm(1e4)))的直方图。相反，一个直方图，完全匹配的概率密度函数(，pdf，)的连续分布，为用户定义的支持(即，随机变量的范围)的可调中断。
作为R中的一个例子，我们知道支持 -5到5的标准正态分布的pdf在理论上是由下面的R码得到的。
In R，，我们能把这个精确的理论pdf转换成相应的理论密度直方图吗？对于如何在R中做到这一点，有什么建议吗？
c = curve(dnorm(x), -5, 5, n = 1e4)
浏览 3提问于2017-06-22得票数 0
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我将一个名为“fun5”的函数定义为：
function(y,mu=mu0,lsig=lsig0) {
res = exp(y)/(1+exp(y)) * 1/sqrt(2*pi)/exp(lsig) * exp(-(y-mu)^2/2/exp(lsig)^2)
return(res)
，然后用两个参数将从负无穷到正无穷的函数积分。
integrate(fun5,-Inf,Inf,mu=2.198216,lsig=-3)$value
这个积分给出了一个随机变量的期望，它具有逻辑正态分布，μ= 2.198216，σ= exp(-3)。
发生了此错误。
Error in integrate
浏览 4提问于2016-03-22得票数 0
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我在python/numpy/scipy环境中有数据需要符合概率密度函数。为此，一种方法是创建数据的直方图，然后将曲线拟合到该直方图。方法scipy.optimize.leastsq通过最小化(y - f(x))**2的和来实现这一点，在这种情况下，(x，y)将是直方图的柱状图中心和柱状图内容。
在统计术语中，这种最小二乘通过从以拟合函数为中心的高斯采样每个柱状图计数来最大化获得该柱状图的可能性。您可以很容易地看到这一点:每一项(y-f(x))**2都是-log(gauss(y|mean=f(x)))，并且和是所有bin的高斯似然乘以的对数。
然而，这并不总是准确的:对于我正在查看的统计数据类
浏览 2提问于2014-08-06得票数 1
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我试图建立一个复杂的神经网络，但我遇到了一些非常奇怪的问题。
第一件事是第一件事这是我的代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg
import glob
x = []
y = 1
for filename in glob.glob('trainig_data/*.jpg'):
im = mpimg.imread(filename)
x.append(im)
if len(x) == 10:
break
epochs =
浏览 6提问于2017-07-18得票数 2
设X，Y为2个随机变量，具有概率密度函数pdf1和pdf2。
Z=X+Y
然后通过pdf1和pdf2的卷积给出Z的概率密度函数。由于我们不能处理连续分布，所以我们对连续分布进行了描述和处理。
为了求均匀分布和正态分布的卷积，我提出了以下程序。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from scipy import signal
uniform_dist = stats.uniform(loc=2, scale=3)
std = 0.25
normal_dist = st
浏览 2提问于2018-09-16得票数 11
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我想问一下如何用Python绘制概率密度函数(PDF)图。
这是我的密码。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
。
x = np.random.normal(50, 3, 1000)
source = {"Genotype": ["CV1"]*1000, "AGW": x}
df=pd.DataFrame(source)
df
浏览 7提问于2022-02-28得票数 2
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我试图计算特定区域上二元正态分布的概率，这是java中的一个特定多边形。
数学描述是将特定复杂区域上二元正态分布的概率密度函数(、pdf、)结合起来。
我的第一种方法是在NormalDistribution库的帮助下使用两个apache-commons-math对象。给定维度1的dataset x和维度2的dataset y，我计算了每个NormalDistribution的均值和标准差。
使用public double probability(double x0, double x1) from org.apache.commons.math3.distribution.Norma
浏览 13提问于2015-04-29得票数 1
我有一个问题，用MATLAB来寻找概率密度函数。这个问题是关于重力( g =9.8m/s)和速度( v = sqrt(980) m/s )的火炮射程。角θ是介于0到π/2之间的均匀分布的随机变量。我必须用随机变量函数和弹丸平均距离绘制θ的均匀分布和范围fr(r)的概率密度函数。
到目前为止，我已经用物理方程，r = V^2*sin(2*theta)/g来计算平均值和西格玛。sigmatheta = (pi/2)/sqrt(12)和meantheta = pi/2/2简化方程，r=100*sin(2*θ)。我知道均匀分布，ftheta(θ)从0到pi/2，等于2/pi，.6366。文中给出了一个
浏览 2提问于2014-10-13得票数 0
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如何绘制一个二元正态分布的标准偏差等值线(使用MATLAB)，仅显示从1-σ到7-σ的7个等值线？
mu=[2 3]; %mean
Sigma=[1 1]; %standard deviation
x1 = -10:.2:10;
x2 = -10:.2:10;
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
F=mvnpdf([X1(:) X2(:)],mu,Sigma); %compute Gaussian pdf
F=reshape(F,length(x2),length(x1));
contour(x1,x2,F,'ShowText','
浏览 0提问于2016-03-03得票数 1
我找不出这张图中蓝色条形图的正态分布。Y轴由如下列表组成：[0,0,1,34,.....,34,2,0,0]，x轴是：np.arrange(len(list_above))。
我试过几件事，但都创造了一条垂直线。
那么，我如何为蓝色条形图绘制正态分布呢？
浏览 5提问于2017-04-01得票数 0
2回答
我想要评估我模拟的数据的概率密度。
我知道，如果我只想在正态分布上找到单个x值的概率密度，我可以用以下方式使用dnorm()：
dist_mean <- 10
dist_sd <- 0.2
prob_density_on_x_val <- dnorm(x = 9.9,
mean = dist_mean,
sd = dist_sd)
prob_density_on_x_val
[1] 1.760327
但是，如果我想在一个模拟数据中计算
浏览 1提问于2019-08-04得票数 2
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R中正态分布函数的逆/逆
、、、
要绘制R中的正态分布曲线，我们可以使用：
(x = seq(-4,4, length=100))
y = dnorm(x)
plot(x, y)
如果dnorm将y计算为x的函数，那么R是否有一个函数可以将x计算为y的函数？如果不是，那么最好的方法是什么呢？
浏览 0提问于2013-10-25得票数 12
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我有一个概率密度函数(PDF)
(1-cos(x-theta))/(2*pi)
theta是未知参数。如何编写此PDF的对数似然函数？我很困惑；x将来自我的数据，但是我如何处理等式中的theta呢？谢谢
浏览 1提问于2010-11-29得票数 1
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逆概率密度函数
、、、
用什么方法计算正态分布的概率密度函数？我用正态概率密度函数来求出：
from scipy.stats import norm
norm.pdf(1000, loc=1040, scale=210)
0.0018655737107410499
在给定的正态分布中，我如何计算出0.0018的概率对应于1000？
浏览 0提问于2014-03-08得票数 4
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我在Matlab中有一个向量，它看起来像：
vect = 0
100
300
500
700
1000
500
300
200
0
当标准化时，每个值应该表示某个值的概率，而我的值仅为1到10 (即0%的概率为1，100/sum(vect)的概率为2 )。
如何计算值的统计数据(特别是标准差)？如果我做了mean(vect)，我只是得到360，我得到一个同样大的标准差值。当然，平均值应该在5左右。我肯定手动编写代码不会太困难，但是在Matlab中必须有一种直接这样做的方法，所以我想我会问！
浏览 1提问于2014-08-28得票数 0
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拟合R中的正态分布
、、、、
我使用下面的代码来适应正态分布。"b“数据集的链接(太大不能直接发布)是：
setwd("xxxxxx")
library(fitdistrplus)
require(MASS)
tazur <-read.csv("b", header= TRUE, sep=",")
claims<-tazur$b
a<-log(claims)
plot(hist(a))
绘制直方图后，似应符合正态分布。
f1n <- fitdistr(claims,"normal")
summary(f1n)
#
浏览 1提问于2016-10-10得票数 13
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我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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我正在努力寻找从正态分布中提取数据的最佳方法。我希望能够在Haskell中使用正常概率密度函数(及其累积函数)。
简单地说，我想在上使用函数而不使用GSL绑定.我很难找到正确的包裹。你说哪一个是最好的？
谢谢你，祝你今天愉快！
浏览 0提问于2015-06-20得票数 2
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我是统计学方面的新手，我正在研究R。我决定做这个练习，以便用原始数据集进行一些分析。
这就是问题所在:我想创建一个包含100个主题的数据集，对于每个主题我都有一个测试分数。这个测试分数的范围是从0到70，平均分数是48 (不太可能有人得0分)。
首先，我尝试使用x <- round(runif(100, min=0, max=70))创建集合，但后来我发现使用plot(x)并不是正态分布的。所以我搜索了另一个R命令，找到了这个，但我不能决定最小\最大值：
ex1 <- round(rnorm(100, mean=48 , sd=5))
我真的不明白我要做什么！
我想写一个函
浏览 2提问于2021-09-01得票数 0
我尝试使用中的示例绘制归一化直方图。为此，我生成了正态分布的随机样本。
mu_true = 0
sigma_true = 0.1
s = np.random.normal(mu_true, sigma_true, 2000)
然后对数据进行正态分布拟合，计算出pdf。
mu, sigma = stats.norm.fit(s)
points = np.linspace(stats.norm.ppf(0.01,loc=mu,scale=sigma),
stats.norm.ppf(0.9999,loc=mu,scale=sigma),100)
pdf = st
浏览 2提问于2018-09-20得票数 6
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我计划编写一个函数，生成5个Bernoulli试验的m个随机模拟。我创建了一个直方图，显示成功次数在m模拟中的分布情况。
然后，我还需要绘制一条线，显示理论上的/标准化的分布在理论上的平均成功数。
以下是我现在的职责：
function x = generate_binomial_bernoulli(n,p,m)
% generate Bi(n, p) outcomes m times
emperical = zeros(1,m); % allocate array for m simulations
for i = 1:m
浏览 3提问于2017-03-23得票数 0
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python中的概率函数
、、、
有两类使用概率密度函数的二维形状：
我必须选择概率密度函数，这样类是不可分的，sum1和sum2不允许相等，它们的均值向量也不相同。我不允许使用scikit或任何其他库，除了numpy和pyplot。我该如何开始？第一个任务是生成700个随机样本，并在2D空间(pyplot)中以不同的颜色显示它们。我不知道该从何说起。
浏览 14提问于2020-05-27得票数 0
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我有来自温度传感器的数据。我想用正态分布覆盖在上面来绘制直方图。我希望覆盖不是平坦的，但由于某种原因，它是一条平坦的线。为什么？
我有一个想法，这是因为数据有点离散。传感器记录的温度约为0.2摄氏度，因此它向上舍入为0.2摄氏度。我的数据有几千分，但当我使用unique(temperature$VALUE)时，我得到了70分。这会是一个问题吗？如果是，我如何修复我的R代码？
ggplot(temperature, aes(VALUE)) + geom_histogram(binwidth = 0.05) +
stat_function(geom="line", fun=d
浏览 0提问于2016-03-21得票数 0
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