Python笔记之Scipy.stats.norm函数使用解析

　　from scipy import stats

　　import numpy as np

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　plt.figure(figsize=(12,8))

　　x=np.linspace(-5,5,num=20)

　　plt.subplot(2,2,1)

　　# 第1种调用方式

　　gauss1=stats.norm(loc=0,scale=2) # loc: mean 均值， scale: standard deviation 标准差

　　gauss2=stats.norm(loc=1,scale=3)

　　y1=gauss1.pdf(x)

　　y2=gauss2.pdf(x)

　　plt.plot(x,y1,color='orange',label='u=0,sigma=2')

　　plt.plot(x,y2,color='green',label='u=1,sigma=3')

　　plt.legend(loc='upper right')

　　plt.subplot(2,2,2)

　　# 第2种调用方式

　　y1=stats.norm.pdf(x,loc=0,scale=2)

　　y2=stats.norm.pdf(x,loc=1,scale=3)

　　plt.plot(x,y1,color='r',label='u=0,sigma=2')

　　plt.plot(x,y2,color='b',label='u=1,sigma=3')

　　plt.legend(loc='upper right')

　　# stats.norm.pdf 和 stats.norm.rvs的区别

　　plt.subplot(2,2,3)

　　y1=stats.norm.rvs(loc=0,scale=2,size=20)

　　y2=stats.norm.rvs(loc=1,scale=3,size=20)

　　plt.plot(x,y1,color='black',linestyle=':',label='u=0,sigma=2')

　　plt.plot(x,y2,color='purple',label='u=1,sigma=3')

　　plt.legend(loc='upper right')

　　plt.subplot(2,2,4)

　　y1=sorted(stats.norm.rvs(loc=0,scale=2,size=20))

　　y2=sorted(stats.norm.rvs(loc=1,scale=3,size=20))

　　plt.plot(x,y1,color='black',linestyle=':',label='u=0,sigma=2')

　　plt.plot(x,y2,color='purple',label='u=1,sigma=3')

　　plt.legend(loc='upper right')