Matplotlib로 정규 분포 그려보기Deep Learning & Machine Learning/강좌&예제 코드2023. 10. 9. 16:47
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Matplotlib를 사용하여 정규분포를 그려봤습니다.
2021. 12. 11 최초작성
다음 링크를 참고하여 작성했습니다.
https://www.geeksforgeeks.org/normal-distribution-plot-using-numpy-and-matplotlib/
https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.normal.html
포스팅시 문제로 코드를 스크린샷 해야해서 사용한 기본 코드를 따로 제공합니다.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 중심 posA = 0 # scale 가로너비 scaleA = 10 # size 높이 sizeA = 10000 np.random.seed(10) A = np.random.normal(posA, scaleA, sizeA) plt.hist(A, color='red', label='A', alpha=.6, bins=100) plt.axvline(A.mean(), color='k', linestyle='dashed', linewidth=2) plt.legend() plt.show() |
분포 중심 변경
정규 분포의 중심(평균 Mean)을 0에서 5로 변경해봅니다.
분포의 중심이 0에서 5로 변경되었습니다.
분포 너비 변경
정규분포의 너비(표준편차 Standard deviation)를 10에서 20으로 변경해봅니다.
분포의 양끝이 ±30에서 ±60으로 변경되었습니다.
분포 높이 변경
분포 높이(생성한 샘플 개수)를 10000에서 20000으로 변경해봅니다.
분포의 최고 높이가 300에서 600으로 변경되었습니다.
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@webnautes :: 멈춤보단 천천히라도
그렇게 천천히 걸으면서도 그렇게 빨리 앞으로 나갈 수 있다는 건.
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