使用Python实现正态分布、正态分布采样

正态分布是统计学中最常见的分布之一，也称为高斯分布。在Python中，我们可以使用numpy和scipy库来实现正态分布和正态分布采样。本攻略将介绍如何使用Python实现正态分布和正态分布采样，包括如何生成正态分布随机数、如何绘制正态分布概率密度函数图等。

生成正态分布随机数

在Python中，我们可以使用numpy库的random模块来生成正态分布随机数。以下是一个示例：

import numpy as np

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

在这个示例中，我们使用np.random.normal()方法生成1000个均值为0，标准差为0.1的正态分布随机数，并将它们存储在s变量中。

绘制正态分布概率密度函数图

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制正态分布概率密度函数图。以下是一个示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
         np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
         linewidth=2, color='r')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用np.random.normal()方法生成1000个均值为0，标准差为0.1的正态分布随机数，并将它们存储在s变量中。然后，我们使用plt.hist()方法绘制s的直方图，并使用density=True参数将直方图转换为概率密度函数。接下来，我们使用plt.plot()方法绘制正态分布概率密度函数，并使用linewidth和color参数设置线条宽度和颜色。最后，我们使用plt.show()方法显示图表。

生成正态分布采样

在Python中，我们可以使用scipy库的stats模块来生成正态分布采样。以下是一个示例：

from scipy.stats import norm

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = norm.rvs(mu, sigma, size=1000)

在这个示例中，我们使用norm.rvs()方法生成1000个均值为0，标准差为0.1的正态分布采样，并将它们存储在s变量中。

结论

以上是使用Python实现正态分布、正态分布采样的攻略。我们介绍了如何生成正态分布随机数、如何绘制正态分布概率密度函数图、如何生成正态分布采样，并提供了两个示例，以帮助您更好地理解如何使用Python实现正态分布和正态分布采样。