정규(가우스) 분포
정규 분포
정규 분포는 가장 중요한 분포 중 하나입니다.
독일 수학자 Carl Friedrich Gauss의 이름을 따서 Gaussian Distribution이라고도 합니다.
그것은 많은 사건의 확률 분포에 맞습니다. IQ 점수, 심장 박동 등
이 방법을 사용하여 random.normal()정규 데이터 분포를 얻습니다.
여기에는 세 가지 매개변수가 있습니다.
loc- (평균) 종의 정점이 존재하는 곳.
scale- (표준편차) 그래프 분포가 얼마나 평평해야 하는지.
size- 반환된 배열의 모양입니다.
예시
크기가 2x3인 무작위 정규 분포를 생성합니다.
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
예시
평균이 1이고 표준 편차가 2인 크기 2x3의 임의 정규 분포를 생성합니다.
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
정규 분포의 시각화
예시
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
결과
참고: 정규 분포의 곡선은 종 모양의 곡선 때문에 종형 곡선이라고도 합니다.