Python 机器学习正态数据分布

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  正态数据分布

  在上一章中，我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值之间的完全随机数组。在本章中，我们将学习如何创建一个将值集中在给定值周围的数组。在概率论中，在数学家卡尔·弗里德里希·高斯提出了这种数据分布的公式之后，这种数据分布被称为正态数据分布或高斯数据分布。

  典型的正态数据分布：

  import numpy
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
  
  plt.hist(x, 100)
  plt.show()

  输出如下所示：

  注意：由于正态分布图具有钟形的特征形状，因此也称为 钟形曲线。

  直方图解释::

  我们使用numpy.random.normal() 方法中的数组（具有100000个值）绘制具有100条的直方图。我们指定平均值为5.0，标准差为1.0。这意味着该值应在5.0左右达成一致，并且很少偏离均值1.0。从直方图中可以看到，大多数值在4.0到6.0之间，最高值大约是5.0。