如何在Python中實現這五類強大的概率分布

舉個例子，一個表示拋硬幣結果的隨機變量可以表示成

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Python

X = {1 如果正面朝上,

2 如果反面朝上}

隨機變量是一個變量，它取值于一組可能的值（離散或連續的），并服從某種隨機性。隨機變量的每個可能取值的都與一個概率相關聯。隨機變量的所有可能取值和與之相關聯的概率就被稱為概率分布（probability distributrion）。

我鼓勵大家仔細研究一下scipy.stats模塊。

概率分布有兩種類型：離散（discrete）概率分布和連續（continuous）概率分布。

離散概率分布也稱為概率質量函數（probability mass function）。離散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二項分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和幾何分布（geometric distribution）等。

連續概率分布也稱為概率密度函數（probability density function），它們是具有連續取值（例如一條實線上的值）的函數。正態分布（normal distribution）、指數分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都屬于連續概率分布。

python不用庫def函數畫各種圖形

第一步，打開python語言命令窗口，聲明一個函數print_color，調用range遍歷，打印星號，如下圖所示：

第二步，接著調用第一步中的函數，然后查看打印結果，可以發現生成一個三角形，如下圖所示：

第三步，再次定義一個函數four_tu，利用循環生成星號，注意查看函數生成的圖形。

第四步，調用上述步驟中定義的函數，然后查看打印圖形組合的形狀。

第五步，如果在定義的函數內，多次調用print()方法打印星號，會是什么樣的結果呢。

第六步，在后續步驟中，調用函數打印結果，可以發現生成一個不規則的圖形。

python繪圖篇

1，xlable,ylable設置x，y軸的標題文字。

2，title設置標題。

3，xlim,ylim設置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會阻礙程序運行，帶-wthread等參數的環境下，窗口不會關閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向對象繪圖

1，當前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個圖表的子圖。

configure subplots,可調節子圖與圖表邊框距離。

可以通過修改配置文件更改對象屬性。

圖標顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對象

1，圖標的繪制領域。

2，如何在FigureCanvas對象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結構。

分為簡單對象和容器對象，簡單的Aritist是標準的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象，使他們構成一個整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創建Artist對象進項繪圖操作步奏：

1，創建Figure對象（通過figure（）函數，會進行許多初始化操作，不建議直接創建。）

2，為Figure對象創建一個或多個Axes對象。

3，調用Axes對象的方法創建各類簡單的Artist對象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對象。

1，可調用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環添加柵格。

3，可通過transform修改坐標原點。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標軸，坐標網格，刻度標簽，坐標軸標題等內容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標簽和刻度線。

1，可對曲線進行插值。

2，fill_between()繪制交點。

3，坐標變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數是

2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數據中的五個統計量：最小值、第一四分位

數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法，它可以粗略地看出數據是否具有對稱性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。

3，餅圖就是把一個圓盤按所需表達變量的觀察數劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價于每個觀察

值的大小。

4,散點圖

5,QQ圖

低層繪圖函數

類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數采用低層的繪圖函數來畫線和點，來表達它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節中，我們會描述一些低層的繪圖函數，用戶也可以調用這些函數用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面；然后我們講怎么在頁面上添加點，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區域與邊界

R在繪圖時，將顯示區域劃分為幾個部分。繪制區域顯示了根據數據描繪出來的圖像，在此區域內R根據數據選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區域之外是邊沿區，從底部開始按順時針方向分別用數字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區域內，按照從內到外的行數先后顯示。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續添加若干對象，下面是幾個有用的函數，以及對其功能的說明。

?points(x, y, ...)，添加點

?lines(x, y, ...)，添加線段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線

?abline(v=x, ...)，添加垂直線

?polygon(x, y, ...)，添加一個閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說明

Python matplotlib之函數圖像繪制、線條rc參數設置

為避免中文顯示出錯，需導入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數據

1.2.2 創建畫布

1.2.3 添加標題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時，dpi為清晰度，數值越高越清晰。請注意，函數結尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創建畫布。

合理調整figsize、dpi，可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.

2.2.1 rc參數類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設置

2.2.3 方法2：plot內設置

2.2.4 方法3：plot內簡化設置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。