今回は,
第5回
実際,
matplotlibのインストール
matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので,
公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手してインストールしてください。ソースコードからインストールする場合は,
svn co https://matplotlib.svn.sourceforge.net/svnroot/matplotlib/trunk/matplotlib cd matplotlib python setup.py build python setup.py install
確率分布とは
「成人男性の身長は正規分布に従う」
このような表を度数分布表
ここで例として使った
リスト1 ヒストグラムを描画する
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 身長の疑似データを生成
sample = 1000
mu, sigma = 170, 5
data = np.random.normal(mu, sigma, sample)
# ヒストグラムの描画
n, bins, patches = plt.hist(data, normed=1, alpha=0.75, align='mid')
y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
l = plt.plot(bins, y, 'r-', linewidth=1)
plt.title(r'$\mathrm{Histgram\ of\ Height:}\ \mu=%d,\ \sigma=%d$' % (mu, sigma))
plt.xlabel('Height')
plt.ylabel('Probability')
plt.grid(True)
plt.show()
様々な分布
冒頭でも紹介しましたが,
離散型確率分布と連続型確率分布の違いについては既に説明しているので詳細な説明は省略しますが,
離散した数値から成るデータでは,
しかし,
離散型確率分布 | 連続型確率分布 |
---|---|
二項分布, ポアソン分布, ベルヌーイ分布, 多項分布, 幾何分布, 負の二項分布, 超幾何分布, ... |
ガンマ分布, ベータ分布, t分布, F分布, ディリクレ分布, 指数分布, カイ二乗分布, ... |
ここで列挙したものは代表的な分布で,