如何在Python中计算给定均值、std的正态分布概率？我总是可以根据定义明确编码我自己的函数，就像这个问题中的OP所做的那样:CalculatingProbabilityofaRandomVariableinaDistributioninPython只是想知道是否有库函数调用将允许您执行此操作。在我的想象中它会是这样的:nd=NormalDistribution(mu=100,std=12)p=nd.prob(98)Perl中有一个类似的问题:HowcanIcomputetheprobabilityatapointgivenanormaldistributioninPerl?.但我在
你会如何使用Python创建一个qq-plot？假设您有大量测量值，并且正在使用一些将XY值作为输入的绘图函数。该函数应根据某些分布(正态、均匀...)的相应分位数绘制测量值的分位数。结果图让我们可以评估我们的测量是否遵循假设的分布。http://en.wikipedia.org/wiki/Quantile-quantile_plotR和Matlab都为此提供了现成的函数，但我想知道在Python中实现的最简洁的方法是什么。 最佳答案 更新:正如人们指出的那样，这个答案不正确。概率图不同于分位数-分位数图。在您在解释或传达您的分布关
你会如何使用Python创建一个qq-plot？假设您有大量测量值，并且正在使用一些将XY值作为输入的绘图函数。该函数应根据某些分布(正态、均匀...)的相应分位数绘制测量值的分位数。结果图让我们可以评估我们的测量是否遵循假设的分布。http://en.wikipedia.org/wiki/Quantile-quantile_plotR和Matlab都为此提供了现成的函数，但我想知道在Python中实现的最简洁的方法是什么。 最佳答案 更新:正如人们指出的那样，这个答案不正确。概率图不同于分位数-分位数图。在您在解释或传达您的分布关
我正在尝试移植一个使用手动插值器(由数学家学院开发)的程序，以使用scipy提供的插值器。我想使用或包装scipy插值器，使其具有尽可能接近旧插值器的行为。两个函数之间的一个关键区别在于，在我们的原始插值器中-如果输入值高于或低于输入范围，我们的原始插值器将推断结果。如果您使用scipy插值器尝试此操作，则会引发ValueError。以这个程序为例:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatex=np.arange(0,10)y=np.exp(-x/3.0)f=interpolate.interp1d(x,y)printf(9)printf(11)
我正在尝试移植一个使用手动插值器(由数学家学院开发)的程序，以使用scipy提供的插值器。我想使用或包装scipy插值器，使其具有尽可能接近旧插值器的行为。两个函数之间的一个关键区别在于，在我们的原始插值器中-如果输入值高于或低于输入范围，我们的原始插值器将推断结果。如果您使用scipy插值器尝试此操作，则会引发ValueError。以这个程序为例:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatex=np.arange(0,10)y=np.exp(-x/3.0)f=interpolate.interp1d(x,y)printf(9)printf(11)
似乎没有函数可以简单地计算numpy/scipy上的移动平均值，导致convolutedsolutions.我的问题有两个:使用numpy(正确)实现移动平均线的最简单方法是什么？既然这看起来很重要且容易出错，那么是否有充分的理由不使用batteriesincluded在这种情况下？ 最佳答案 如果您只想要一个简单的非加权移动平均线，您可以使用np.cumsum轻松实现它，可能是是比基于FFT的方法更快:编辑更正了Bean在代码中发现的错误索引。编辑defmoving_average(a,n=3):ret=np.cumsum(a,d
似乎没有函数可以简单地计算numpy/scipy上的移动平均值，导致convolutedsolutions.我的问题有两个:使用numpy(正确)实现移动平均线的最简单方法是什么？既然这看起来很重要且容易出错，那么是否有充分的理由不使用batteriesincluded在这种情况下？ 最佳答案 如果您只想要一个简单的非加权移动平均线，您可以使用np.cumsum轻松实现它，可能是是比基于FFT的方法更快:编辑更正了Bean在代码中发现的错误索引。编辑defmoving_average(a,n=3):ret=np.cumsum(a,d
我正在Numpy或Scipy(或任何严格的Python库)中寻找一个函数，该函数将为我提供Python中的累积正态分布函数。 最佳答案 这是一个例子:>>>fromscipy.statsimportnorm>>>norm.cdf(1.96)0.9750021048517795>>>norm.cdf(-1.96)0.024997895148220435换句话说，大约95%的标准正态区间位于两个标准差内，以标准均值0为中心。如果您需要逆CDF:>>>norm.ppf(norm.cdf(1.96))array(1.959999999999
我正在Numpy或Scipy(或任何严格的Python库)中寻找一个函数，该函数将为我提供Python中的累积正态分布函数。 最佳答案 这是一个例子:>>>fromscipy.statsimportnorm>>>norm.cdf(1.96)0.9750021048517795>>>norm.cdf(-1.96)0.024997895148220435换句话说，大约95%的标准正态区间位于两个标准差内，以标准均值0为中心。如果您需要逆CDF:>>>norm.ppf(norm.cdf(1.96))array(1.959999999999
所以我有一个小问题。我有一个scipy数据集，它已经是直方图格式，所以我有bin的中心和每个bin的事件数。我现在如何绘制为直方图。我试着做bins,n=hist()但它不喜欢那样。有什么建议吗？ 最佳答案 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpmu,sigma=100,15x=mu+sigma*np.random.randn(10000)hist,bins=np.histogram(x,bins=50)width=0.7*(bins[1]-bins[0])center=(bins[:
