기존 데이터에 대한 배포

Question

일부 데이터 (TEMP_2)가 있으며 해당 데이터에 대한 배포를 얻고 싶습니다. 히스토그램을 사용하는 방법을 알고 있습니다.

import numpy as np 
from pylab import * 

plt.figure(1) 
data1 = loadtxt("TEMP_2") 

a= data1[:,1] 
plt.hist(a,100, normed=True,) 
show() 

그러나 배포본이 필요했습니다. 누가 이것 좀 도와 주실 래요 ..

데이터 파일 :

다음해야 할 데이터에 맞는 정규 분포 플롯하기 위해

1000 299.23 
2000 310.56 
3000 308.21 
4000 305.86 
5000 305.21 
6000 301.35 
7000 295.37 
8000 307.80 
9000 295.61 
:  : 
:  : 
200000 307.18 

Answer 1

:

먼저 당신이 계산해야을 , 이는 정규 분포가 귀하의 데이터에 가장 잘 맞습니다. scipy에 norm.fit이 있습니다. 다음으로 주어진 특성 (평균, 표준 편차)을 가진 정규 분포를 그릴 필요가 있습니다.

전체 스크립트를

# Load data 
import numpy as np 
from pylab import * 
data1 = loadtxt("TEMP_2") 
a = data1[:,1] 

# Fit data into normal distribution 
from scipy.stats import norm 
mean, stdev = norm.fit(a) 

# Plot normal distribution 
import matplotlib.mlab as mlab 
x = np.linspace(min(a), max(a), 100) 
plot(x, mlab.normpdf(x, mean, stdev)) 
show() 

결과 :

당신은 그럼 그냥 plot.show() 전에 추가, 너무 "빈"을 플롯하려면 :

plt.hist(a, len(data1), normed=True,) 

Answer 2

시도를 다음을 포함합니다 :

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import matplotlib.mlab as mlab 
from scipy.stats import norm 

mean, sigma = norm.fit(data) #your data here 
x = np.linspace(-3,3,100) 
plt.plot(x,mlab.normpdf(x,mean,sigma)) 

plt.show() 

으로 여기에 설명 : python pylab plot normal distribution