在概率论中，随机变量的密度是描述该随机变量对给定值的相对可能性的函数。不要用'PDF'来标记这个标签：Adobe的文件格式。
是否有一种通用方法可以连接 SciPy（或 NumPy）概率分布来创建混合概率分布，然后可以从中进行采样？ 我有这样一个用于显示的分布
我一直在 gnuplot 中绘制直方图，但我还想在直方图本身之上包含概率密度分布。目前我能够制作出下图...
我得到了两组数据，我需要弄清楚它们是否“相同”。每个数据集都包含一个 PDF 和一个 CDF（但不包括底层样本）。 PDF 和 CDF 数据位于...
我有一个数据列表。我在列表中的值是 0 我有一个数据列表。我在列表中的值是 0 我尝试过 plt.hist 但它在 y 轴上给了我奇怪的数字。就像 80,000 这是频率。 这是一个 MWE，可以在不知道您的数据源是什么样子以及您尝试使用什么 pdf 的情况下生成类似图像引用的内容。 import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as st import numpy as np x = np.linspace(0,1,500) alpha = [0.01,1,5,10,20] beta = [0.05,3,2.5,3.5,5] fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,7)) for params in zip(alpha,beta): ypdf = st.beta.pdf(x,params[0],params[1]) label = r'$\alpha$='+str(params[0])+','+r'$\beta$='+str(params[1]) ax.plot(x,ypdf,label=label,linewidth=2) ax.grid() ax.legend(fontsize=14) 以上将产生以下情节：
下面是我想要绘制 PDF 的数据。 https://gist.github.com/ecenc/cbbdcea724e199dc60fe4a38b7791eb8#file-64_general-out 下面是脚本 将 numpy 导入为 np 导入 matplotlib.pyp...
在 Leetcode 做一些练习时，我遇到一个问题，需要从一组不重叠的矩形中选择内部的随机整数点（https://leetcode.com/problems/random-...
我需要使用高斯执行卷积，但是高斯的宽度需要改变。我不做传统的信号处理，但我需要采取我完美的概率德...
Python 中 MDAnalysis 的概率密度函数与 Ramachandran 函数
我的数据包含我们用蛋白质完成的 MD 轨迹。我的想法是绘制带有颜色渐变的拉马钱德兰图。拥有轨迹中所有帧的信息，但是...
三参数威布尔分布的Anderson-Darling拟合优度检验[已关闭]
我将三参数威布尔分布拟合到我的数据中，我想检查拟合优度。然而，我找不到任何有帮助的东西；我刚刚找到了二参数的信息
我估计了威布尔三个参数，我想检查拟合优度。但是，我找不到任何有帮助的东西，我只是找到了威布尔两个参数的信息。 数据<-c(...
如何使用Python包“fastkde”来预测每个给定数据点的密度？
我正在尝试使用 fastkde 包来估计样本的密度。作者举了一个例子 """ 演示第一个 README 示例。""" 将 numpy 导入为...
我是 R 新手，发现自己陷入困境。我知道如何使用分布进行随机采样，但无法理解如何使用我正在使用的 pdf 进行此操作。我需要重复该过程 1000...
将 numpy 导入为 np 从 scipy import 集成 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 导入日期时间 开始 = datetime.datetime.now() plt.rcParams['axes.grid'] = True XX=[无、11.3、14.8、7.6、10.5、12.7...
我在使用 MATLAB 时遇到以下问题： 令 Z 呈对数正态分布，使得 ln Z 具有均值 m 和方差 w。设 eta 为负数，c 为正常数。 我正在努力...
尝试根据数据观察（每周时间点）创建一维内核。我一直在使用 stats R 包中的 Density() 函数。我这样做是为了计算治疗的比例...
我尝试使用 ggplot 创建 GEV 分布，但收到持续错误。然而，我使用“plot”函数成功创建了这些曲线，如下所示： 图书馆（e...
我正在使用 R 的 Quantil 二项式和 runif 函数来模拟值。 我的目标是通过这个函数获得相对频率。我得到的频率还可以，但是相对频率......
我正在尝试根据三种不同的概率密度函数生成随机变量。其中两个函数是缩放正态分布，μ = 260/3，σ = 100/3，缩放比例为 1.536663515...
（请标记“expectreg” - 没有代表） 这个框架和包似乎或多或少存在于阴影中，但我要在这里碰碰运气。 我正在尝试估计分布 Y|X 非
无法在 Matplotlib 直方图上获取 y 轴来显示概率
我的数据（pd 系列）看起来像（每日股票收益，n = 555）： S = perf_manual.returns S = S[~((S-S.mean()).abs()>3*S.std())] 2014-03-31 20:00:00 0.000000 2014-04-01 20:00:00 0....