Matplotlib-实现常见概率分布

本次实验所用的4种常见分布，连续分布的代表：beta分布、正态分布，均匀分布，离散分布的代表：二项分布

1、导入模块

import numpy as np
from scipy.stats import beta, norm, uniform, binom
import matplotlib.pyplot as plt
from functools import wraps

2、定义带四个参数的画图装饰器

绘图装饰器带有四个参数分别表示legend的2类说明文字，y轴label, 保存的png文件名称。

# 定义带四个参数的画图装饰器
def my_plot(label0=None,
            label1=None,
            ylabel='probability density function',
            fn=None):
    def decorate(f):
        @wraps(f)
        def myplot():
            fig = plt.figure(figsize=(16, 9))
            ax = fig.add_subplot(111)
            x, y, y1 = f()
            ax.plot(x, y, linewidth=2, c='r', label=label0)
            ax.plot(x, y1, linewidth=2, c='b', label=label1)
            ax.legend()
            plt.ylabel(ylabel)
            plt.show()
            plt.savefig('img/%s' % (fn, ))
            plt.close()

        return myplot

    return decorate

3、均匀分布(uniform)

从图中可看出，红色概率密度函数只在0~1才会发生，曲线与x轴的0~1区间所封闭的面积为全概率1.0.

@my_plot(label0='b-a=1.0', label1='b-a=2.0', fn='uniform.png')
def unif():
    x = np.arange(-0.01, 2.01, 0.01)
    y = uniform.pdf(x, loc=0.0, scale=1.0)
    y1 = uniform.pdf(x, loc=0.0, scale=2.0)
    return x, y, y1

 

4、二项分布

红色曲线表示发生一次概率为0.3，重复50次的密度函数，二项分布期望值为0.3*50 = 15次。看到这50次实验，很可能出现的次数为10~20.可与蓝色曲线对比分析。

@my_plot(
    label0='n=50,p=0.3',
    label1='n=50,p=0.7',
    fn='binom.png',
    ylabel='probability mass function')
def bino():
    x = np.arange(50)
    n, p, p1 = 50, 0.3, 0.7
    y = binom.pmf(x, n=n, p=p)
    y1 = binom.pmf(x, n=n, p=p1)
    return x, y, y1

 

5、高斯分布

红色曲线表示均值为0，标准差为1.0的概率密度函数，蓝色曲线的标准差更大，所以它更矮胖，显示出取值的多样性，和不稳定性。

@my_plot(label0='u=0.,sigma=1.0', label1='u=0.,sigma=2.0', fn='guass.png')
def guass():
    x = np.arange(-5, 5, 0.1)
    y = norm.pdf(x, loc=0.0, scale=1.0)
    y1 = norm.pdf(x, loc=0., scale=2.0)
    return x, y, y1

 

6、beta分布

@my_plot(label0='a=10., b=30.', label1='a=4., b=4.', fn='beta.png')
def bet():
    x = np.arange(-0.1, 1, 0.001)
    y = beta.pdf(x, a=10., b=30.)
    y1 = beta.pdf(x, a=4., b=4.)
    return x, y, y1

 

7、绘制所有四种分布

distrs = [unif, bino, guass, bet]
for distri in distrs:
    distri()

部分代码来源于公众号：Python与算法社区