Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 1734238
  • 博文数量: 297
  • 博客积分: 285
  • 博客等级: 二等列兵
  • 技术积分: 3006
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2010-03-06 22:04
个人简介

Linuxer, ex IBMer. GNU https://hmchzb19.github.io/

文章分类

全部博文(297)

文章存档

2020年(11)

2019年(15)

2018年(43)

2017年(79)

2016年(79)

2015年(58)

2014年(1)

2013年(8)

2012年(3)

分类: Python/Ruby

2018-05-04 11:54:27

我主要看的书叫 Hands-On Data Science and Python Machine Learning.
作者Frank kane

今天是PMF 和PDF, 其实就是Data Distribution. 单纯看代码比较不直观,但是一用matplotlib 把图绘出来,就会变的非常直观。

Terminology difference: A probability density function is a solid curve that describes the probability of a range of values happening with continuous data. A probability mass
function is the probabilities of given discrete values occurring in a dataset

点击(此处)折叠或打开

  1. PDF=Probability Density Function
  2. PMF=Probility Mass function.
0. import packages

点击(此处)折叠或打开

  1. import numpy as np
  2. from scipy import stats
  3. import matplotlib.pyplot as plt

1.  Uniform Distribution: Flat

点击(此处)折叠或打开

  1. value= np.random.uniform(-10.0, 10.0, 100000)
  2. plt.hist(value, 50)
  3. plt.show()

2. Normal / Gaussian Distribution: 

点击(此处)折叠或打开

  1. from scipy.stats import norm
  2. x= np.arange(-3, 3, 0.001)
  3. plt.plot(x, norm.pdf(x))

3.  Exponential PDF / "Power Law"

点击(此处)折叠或打开

  1. from scipy.stats import expon
  2. x=np.arange(0, 10, 0.001)
  3. plt.plot(x, expon.pdf(x))
  4. plt.show()

4.  Binomial Probability Mass function.

点击(此处)折叠或打开

  1. from scipy.stats import binom
  2. x=np.arange(0, 10, 0.001)
  3. plt.plot(x, binom.pmf(x, 10, 0.5))
  4. plt.show()

5.  Poisson Probability Mass Function:

点击(此处)折叠或打开

  1. from scipy.stats import poisson
  2. mu=500
  3. x=np.arange(400, 600, 0.5)
  4. plt.plot(x, poisson.pmf(x, mu))
  5. plt.show()


阅读(789) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~