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python 判断一组数据是否符合正态分布
站长资源 2024/11/24 佚名
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正态分布：

若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ)

其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布

判断方法有画图/k-s检验

画图：

#导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#构造一组随机数据
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])

#画散点图和直方图
fig = plt.figure(figsize = (10,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()

ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()

结果如下：

python 判断一组数据是否符合正态分布

使用ks检验：

#导入scipy模块
from scipy import stats

"""
kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
p值大于0.05，为正态分布
H0:样本符合 
H1:样本不符合 
如何p>0.05接受H0 ,反之 
"""
u = s['value'].mean() # 计算均值
std = s['value'].std() # 计算标准差
stats.kstest(s['value'], 'norm', (u, std))

结果是KstestResult(statistic=0.01441344628501079, pvalue=0.9855029319675546)，p值大于0.05为正太分布

以上就是python 判断一组数据是否符合正态分布的详细内容，更多关于python 正态分布的资料请关注其它相关文章！

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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