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正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）
若随机变量X服从一个数学期望为
、标准方差为
的高斯分布，记为：
则其概率密度函数为：
正态分布的期望值决定了其位置，其标准差
决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是
的正态分布：
概率密度函数
代码实现：
# Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = math.sqrt(1) sig02 = math.sqrt(5) sig_u01 = math.sqrt(0.5) x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) x_01 = np.linspace(u - 6 * sig, u + 6 * sig, 50) x_02 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 10 * sig, 50) x_u01 = np.linspace(u - 10 * sig, u + 1 * sig, 50) y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig) y_sig01 = np.exp(-(x_01 - u) ** 2 /(2* sig01 **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig01) y_sig02 = np.exp(-(x_02 - u) ** 2 / (2 * sig02 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig02) y_sig_u01 = np.exp(-(x_u01 - u01) ** 2 / (2 * sig_u01 ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig_u01) plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2) plt.plot(x_01, y_sig01, "g-", linewidth=2) plt.plot(x_02, y_sig02, "b-", linewidth=2) plt.plot(x_u01, y_sig_u01, "m-", linewidth=2) # plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2,markersize=8) plt.grid(True) plt.show()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。