Distribuzione normale (gaussiana).
Distribuzione normale
La distribuzione normale è una delle distribuzioni più importanti.
È anche chiamata distribuzione gaussiana dal matematico tedesco Carl Friedrich Gauss.
Si adatta alla distribuzione di probabilità di molti eventi, ad es. Punteggi QI, battito cardiaco ecc.
Utilizzare il random.normal()metodo per ottenere una distribuzione normale dei dati.
Ha tre parametri:
loc - (Mean) dove esiste il picco della campana.
scale - (Deviazione standard) quanto dovrebbe essere piatta la distribuzione del grafico.
size - La forma dell'array restituito.
Esempio
Genera una distribuzione normale casuale di dimensione 2x3:
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Esempio
Genera una distribuzione normale casuale di dimensione 2x3 con media a 1 e deviazione standard di 2:
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Visualizzazione della distribuzione normale
Esempio
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Risultato
Nota: la curva di una distribuzione normale è anche nota come curva a campana a causa della curva a campana.