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  • 常见六种随机变量分布可视化

    1.1 离散型随机变量-(伯努利分布):

    from scipy.stats import binom
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    n = 10
    p = 0.3
    k = np.arange(0, 10)
    binomial = binom.pmf(k, n, p)
    plt.plot(k, binomial)
    plt.title('Binomial: n = %i, p=%0.2f' % (n, p), fontsize=15)
    plt.xlabel('Number of successes')
    plt.ylabel('Probability of sucesses', fontsize=15)
    plt.show()
    

    1.2 离散型随机变量-(二项分布):

    dis_2 = np.random.binomial(10,0.5,size=10000)
    plt.hist(dis_2,bins=10,color='r',alpha=0.4,edgecolor='y')
    plt.show()
    

    1.3 离散型随机变量-(泊松分布):

    dis_3 = np.random.poisson(8,100000)
    # lam随机事件发生率,size形状 n * p = 8
    plt.hist(dis_3,bins=8,color='r',alpha=0.4,edgecolor='y')
    plt.show()
    

    1.4 连续型随机变量-(正态分布):

    dis_4 = np.random.normal(0,1,100000)
    plt.hist(dis_4,bins=800,color='r',alpha=0.4,edgecolor='y')
    plt.show()
    

    1.5 连续型随机变量-(指数分布):

    dis_5 = np.random.exponential(0.125,100000)
    plt.hist(dis_5,bins=6000,color='r',alpha=0.4,edgecolor='y')
    

    1.6 连续型随机变量-(拉普拉斯分布):

    import numpy as np
    laplace1 = np.random.laplace(0, 1, 10000)
    laplace2 = np.random.laplace(0, 2, 10000)
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2, sharex=True, sharey=True)
    ax1.hist(laplace1,bins=1000, label="lambda:1")
    ax1.legend()
    
    ax2.hist(laplace2, bins=1000, label="lambda:2")
    ax2.legend()
    plt.show()
    

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