Phân phối chuẩn (Gaussian)
Phân phối bình thường
Phân phối chuẩn là một trong những phân phối quan trọng nhất.
Nó còn được gọi là Phân phối Gaussian theo tên nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss.
Nó phù hợp với phân bố xác suất của nhiều sự kiện, vd. Điểm IQ, nhịp tim, v.v.
Sử dụng phương thức random.normal()
để nhận Phân phối dữ liệu thông thường.
Nó có ba tham số:
loc
- (Nghĩa là) nơi tồn tại đỉnh chuông.
scale
- (Độ lệch chuẩn) mức độ phân bố biểu đồ phải phẳng như thế nào.
size
- Hình dạng của mảng trả về.
Ví dụ
Tạo phân phối chuẩn ngẫu nhiên có kích thước 2x3:
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Hãy tự mình thử »Ví dụ
Tạo phân phối chuẩn ngẫu nhiên có kích thước 2x3 với giá trị trung bình là 1 và độ lệch chuẩn là 2:
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Hãy tự mình thử »Trực quan hóa phân phối chuẩn
Ví dụ
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Kết quả
Hãy tự mình thử »Lưu ý: Đường cong của Phân phối Chuẩn còn được gọi là Đường cong Chuông vì đường cong hình chuông.