在python中画正态分布图像

项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
欢迎大家star，留言，一起学习进步

1.正态分布简介

正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，是一个非常重要也非常常见的连续概率分布。正态分布大家也都非常熟悉，下面做一些简单的介绍。
假设随机变量$X$服从一个位置参数为$\mu$、尺度参数为$\sigma$的正态分布，则可以记为：
$$X\sim N(\mu ,{\sigma }^2)$$
而概率密度函数为
$$f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$$

2.在python中画正态分布直方图

先直接上代码

import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt


def demo1():
    mu ,sigma = 0, 1
    sampleNo = 1000
    np.random.seed(0)
    s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo)

    plt.hist(s, bins=100, normed=True)
    plt.show()

上面是一个标准正态分布的直方图。最后输出的图像为：

很多同学心里会有疑惑：这个图像看上去虽然是有点奇怪，虽然形状有点像正态分布，但是差得还比较多嘛，不能算是严格意义上的正态分布。
为什么会有这种情况出现呢？其实原因很简单，代码中我们设定的smapleno = 1000。这个数量并不是很大，所以整个图像看起来分布并不是很规则，只是有大致的正态分布的趋势。如果我们将这个参数加大，相当于增加样本数量，那么整个图像就会更加接近正态分布的形状。跟抛硬币的原理一致，抛的次数越多，正面与反面的出现概率更接近50%。
如果我们将sampleno设置为1000000，分布图像如下。

下面这个图像是不是看起来就漂亮多了！

##3.画直方图与概率分布曲线

import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt

def demo2():
    mu, sigma , num_bins = 0, 1, 50
    x = mu + sigma * np.random.randn(1000000)
    # 正态分布的数据
    n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=True, facecolor = 'blue', alpha = 0.5)
    # 拟合曲线
    y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
    plt.plot(bins, y, 'r--')
    plt.xlabel('Expectation')
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('histogram of normal distribution: $\mu = 0$, $\sigma=1$')

    plt.subplots_adjust(left = 0.15)
    plt.show()

最后得到的图像为：