eine Normalverteilung bis 1D Daten

Question

Montag habe ich eine 1 Dimentional Array und kann die „mittleren“ und „Standardabweichung“ diese Probe und zeichnet die „Normalverteilung“ berechnen, aber ich habe ein Problem:

I will wie unten die Daten und Normalverteilung in der gleichen Figur zeichnen:

ich weiß nicht, wie sowohl die „DATA“ zu zeichnen und die „Normalverteilung“

jede Idee über „Gaußschen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion in scipy .Statistiken"?

s = np.std(array) 
m = np.mean(array) 
plt.plot(norm.pdf(array,m,s)) 

Answer 1

Sie können matplotlib verwenden, um das Histogramm und die PDF-Datei zu plotten (wie im Link in @ MrE's Antwort). Zur Anpassung und zur Berechnung der PDF können Sie wie folgt scipy.stats.norm verwenden.

import numpy as np 
from scipy.stats import norm 
import matplotlib.pyplot as plt 


# Generate some data for this demonstration. 
data = norm.rvs(10.0, 2.5, size=500) 

# Fit a normal distribution to the data: 
mu, std = norm.fit(data) 

# Plot the histogram. 
plt.hist(data, bins=25, normed=True, alpha=0.6, color='g') 

# Plot the PDF. 
xmin, xmax = plt.xlim() 
x = np.linspace(xmin, xmax, 100) 
p = norm.pdf(x, mu, std) 
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) 
title = "Fit results: mu = %.2f, std = %.2f" % (mu, std) 
plt.title(title) 

plt.show() 

Hier ist die Handlung durch das Skript generiert:

Answer 2

Um sowohl die Normalverteilung und Ihre aktuellen Daten sehen Sie Ihre Daten als ein Histogramm Plot sollte, dann die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion über diese ziehen. Genaue Hinweise dazu finden Sie im Beispiel unter http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html.