采用Python绘制三维正态分布图的步骤。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
今天我利用Python创作了几幅引人入胜的3D可视化展示图，现将它们分享给大家。首先，请查阅所使用Python工具包的信息：`from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D` 在呈现代码之前，为了全面理解这些图像是如何生成的，至关重要的是先对每个3D图像进行整体的分析。我们可以将每个3D图片视为一个长方体结构。所涉及的数据呈现为三维形式，具体而言，x轴、y轴和z轴共同构成坐标系。在第三幅图片中，清晰地标示了x、y和z坐标值。更进一步地理解，第三张图片可以被视为z值与x和y值的函数关系。这种关系类似于一个人在山丘地形中漫步，其中x和y代表行走的方向，而z则代表海拔高度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

利用Python绘制三维正态分布图的技巧

优质

本文介绍如何使用Python编程语言绘制三维正态分布图形的技术和方法，包括必要的库、代码示例及调整视图角度等技巧。今天用Python绘制了几幅有趣的3D展示图，并想与大家分享。首先介绍使用的Python工具包：`from matplotlib import pyplot as plt`, `import numpy as np`, 和 `from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D`。在展示代码前，我们先从整体上了解一下这些图表的生成过程。可以将每一张3D图片视为一个长方体，输入数据包括x轴、y轴和z轴三个维度的信息。以第三张图为例，在这张图中明确标识了x、y以及z坐标。在这张图片里，我们可以理解为z值是随着x和y变化的函数关系。就像一个人在山丘地形上行走一样，其中x和y表示行进的方向，而z则代表高度的变化。

Python绘制正态分布图形

优质

本教程详细讲解了如何使用Python进行数据分析和可视化，具体步骤包括安装必要的库、导入数据以及利用matplotlib和seaborn等工具绘制正态分布曲线图。使用matplotlib和jupyter notebook绘制了正态分布的概率密度函数和累积分布函数。

Python中绘制正态分布图示例

优质

本示例展示了如何使用Python中的matplotlib和scipy库来绘制标准正态分布的概率密度函数以及累积分布函数。通过代码实现直观地理解统计学中的正态分布概念。今天分享一个在Python中绘制正态分布图像的实例。这个例子具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起看看吧。

绘制二维正态分布函数的MATLAB代码

优质

本段代码提供了一种使用MATLAB软件绘制二维正态分布函数图像的方法。通过该程序，用户可以直观地观察和分析二维高斯分布的特点与特性。在使用MATLAB绘制二维正态函数图像并画出坐标网格时，可以按照以下步骤操作： 1. 定义网格： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 计算二维正态分布密度函数。假设均值向量为 `[u1 u2]`，协方差矩阵的对角元素分别为 `sigma1^2` 和 `sigma2^2` ，相关系数为 `p`： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1 / (2*(1-p*p)) .* (((x-u1).^2) ./ (sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))); ``` 3. 使用 `mesh` 函数绘制图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 以上步骤可以帮助你在MATLAB中成功地画出二维正态分布的图形。

绘制二维正态分布函数的Matlab代码

优质

本简介提供了一段用于在MATLAB环境中绘制二维正态分布函数图像的代码。该代码帮助用户直观地理解二维数据集的概率分布特性，并支持自定义均值和协方差矩阵，适用于统计分析、机器学习等领域研究与教学。在MATLAB中绘制二维正态函数图像并添加坐标网格： 1. 首先生成x、y的网格： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 定义二维正态分布密度函数f，这里假设参数为u1（均值在x方向）、u2（均值在y方向）、sigma1（x方向的标准差）、sigma2（y方向的标准差）和p（相关系数）。具体代码如下： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1 / (2*(1-p*p)) .* (((x-u1).^2) ./ (sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1).*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)/(sigma2*sigma2))); ``` 3. 使用mesh函数绘制图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 以上步骤提供了用MATLAB绘制二维正态分布密度图的基本方法。

绘制二维正态分布函数的MATLAB代码

优质

本简介提供了一段用于在MATLAB中绘制二维正态分布函数图象的代码。此代码适用于统计分析和机器学习中的可视化需求。在MATLAB中绘制二维正态函数的图像可以通过以下步骤实现：首先生成坐标网格`[x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5)`，然后定义正态分布密度函数： \[ f=\frac{1}{2\pi \sigma_1 \sigma_2 \sqrt{1-p^2}} e^{-\frac{1}{2(1-p^2)}\left(\frac{(x-\mu_1)^2}{\sigma_1^2} - 2p\frac{(x-\mu_1)(y-\mu_2)}{\sigma_1 \sigma_2} + \frac{(y-\mu_2)^2}{\sigma_2^2}\right)} \] 最后，使用`mesh(x, y, f)`函数绘制图像。

绘制二维正态分布函数的MATLAB代码

优质

本段代码用于在MATLAB环境中绘制二维正态分布的概率密度函数图像，适用于统计分析与数据可视化教学及研究。在MATLAB中绘制二维正态函数图像并添加坐标网格的步骤如下： 1. 使用`meshgrid`命令生成x、y坐标的网格： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 定义二维正态分布密度函数f，其中u1和u2是均值向量的分量，sigma1和sigma2分别是两个方向的标准差，p为相关系数： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1/(2*(1-p*p))*(((x-u1).^2)./(sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))); ``` 3. 使用`mesh`函数绘制f的图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 以上步骤将帮助你在MATLAB中成功地创建二维正态分布密度函数的可视化图表。

绘制二维正态分布函数的Matlab代码

优质

本段落提供了一个用于绘制二维正态分布函数图象的MATLAB编程示例。通过该代码，用户可以可视化地理解二维高斯分布的特点，并进行参数调整以观察不同均值和协方差矩阵的影响。在MATLAB中绘制二维正态分布的图像可以通过以下步骤实现： 1. 生成网格坐标： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 计算二维正态分布密度函数，其中`u1`, `u2`是均值向量的分量，`sigma1`, `sigma2`分别是x和y方向的标准差，而`p`表示相关系数： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1 / (2*(1-p*p)) .* (((x-u1).^2) ./ (sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))); ``` 3. 绘制图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 这段代码将生成一个二维网格，并基于给定的参数计算每个点上的正态分布值，最后使用`mesh()`函数展示这个三维图形。

利用Python实现正态分布及采样

优质

本文章介绍了如何使用Python编程语言来实现和操作正态分布，并详细讲解了从该分布中进行随机采样的方法。通过实际代码示例，读者可以轻松掌握相关统计学概念的应用技巧。今天为大家分享一篇使用Python实现正态分布及正态分布采样的文章，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。