File:Normal Distribution PDF.svg
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此SVG文件的PNG预览的大小：720 × 460像素。 其他分辨率：320 × 204像素 | 640 × 409像素 | 1,024 × 654像素 | 1,280 × 818像素 | 2,560 × 1,636像素。
原始文件 （SVG文件，尺寸为720 × 460像素，文件大小：61 KB）
摘要
| 描述 |
English: A selection of Normal Distribution Probability Density Functions (PDFs). Both the mean, μ, and variance, σ², are varied. The key is given on the graph. |
||
| 日期 | |||
| 来源 | 自己的作品 (原始文本: self-made, Mathematica, Inkscape) | ||
| 作者 | Inductiveload | ||
| 授权 (二次使用本文件) |
|
||
| SVG开发 |
Mathematica Code
Plot[
{
PDF[NormalDistribution[1, Sqrt[2]], x],
PDF[NormalDistribution[2, 1], x],
PDF[NormalDistribution[3, Sqrt[3]], x],
},
{x, -5, 5},
PlotRange -> All,
Axes -> False]
R Language Code
# Normal Distribution - Probability Density Function (PDF)
#range
x=seq(-5,5,length=200)
#plot each curve
plot(x,dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(.2)),type="l",lwd=2,col="blue",main='Normal Distribution PDF',xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),xlab='X',
ylab='φμ, σ²(X)')
curve(dnorm(x,mean=0,sd=1), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="red")
curve(dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="brown")
curve(dnorm(x,mean=-2,sd=sqrt(.5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="green")
Python Code
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def make_gauss(N, sig, mu):
return lambda x: N/(sig * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sig**2))
def main():
ax = plt.figure().add_subplot(1,1,1)
x = np.arange(-5, 5, 0.01)
s = np.sqrt([0.2, 1, 5, 0.5])
m = [0, 0, 0, -2]
c = ['b','r','y','g']
for sig, mu, color in zip(s, m, c):
gauss = make_gauss(1, sig, mu)(x)
ax.plot(x, gauss, color, linewidth=2)
plt.xlim(-5, 5)
plt.ylim(0, 1)
plt.legend(['0.2', '1.0', '5.0', '0.5'], loc='best')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
文件历史
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| 日期/时间 | 缩略图 | 大小 | 用户 | 备注 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 当前 | 2024年12月28日 (六) 00:40 | | 720 × 460（61 KB） | wikimediacommons>TheBooker66 | Minified the file a bit by removing unnecessary elements and fixed svg isues. |
文件用途
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