การกระจายแบบปกติ (เกาส์เซียน)

การกระจายแบบปกติ

การแจกแจงแบบปกติเป็นหนึ่งในการกระจายที่สำคัญที่สุด

เรียกอีกอย่างว่าการกระจายแบบเกาส์เซียนหลังจากนักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันคาร์ลฟรีดริชเกาส์

เหมาะกับการแจกแจงความน่าจะเป็นของหลายเหตุการณ์ เช่น คะแนน IQ, การเต้นของหัวใจ ฯลฯ

ใช้random.normal()วิธีการเพื่อรับการกระจายข้อมูลปกติ

มันมีสามพารามิเตอร์:

loc - (Mean) ตำแหน่งที่มียอดระฆังอยู่

scale - (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ว่าการกระจายกราฟควรแบนแค่ไหน

size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน

สร้างการแจกแจงแบบปกติแบบสุ่มของขนาด 2x3:

from numpy import random

x = random.normal(size=(2, 3))

print(x)

สร้างการแจกแจงแบบปกติแบบสุ่มของขนาด 2x3 โดยมีค่าเฉลี่ยที่ 1 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 2:

from numpy import random

x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))

print(x)

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)

plt.show()

หมายเหตุ:เส้นโค้งของการแจกแจงแบบปกติเรียกอีกอย่างว่า Bell Curve เนื่องจากเส้นโค้งรูประฆัง