aidez-moi s'il vous plaît à tracer la distribution normale des données suivantes:
LES DONNÉES:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
h = [186, 176, 158, 180, 186, 168, 168, 164, 178, 170, 189, 195, 172,
187, 180, 186, 185, 168, 179, 178, 183, 179, 170, 175, 186, 159,
161, 178, 175, 185, 175, 162, 173, 172, 177, 175, 172, 177, 180]
std = np.std(h)
mean = np.mean(h)
plt.plot(norm.pdf(h,mean,std))
sortie:
Standard Deriviation = 8.54065575872
mean = 176.076923077
l'intrigue est incorrecte, qu'est-ce qui ne va pas avec mon code?
Vous pouvez essayer d'utiliser hist
pour mettre vos informations de données avec la courbe ajustée comme ci-dessous:
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import pylab as pl
h = sorted([186, 176, 158, 180, 186, 168, 168, 164, 178, 170, 189, 195, 172,
187, 180, 186, 185, 168, 179, 178, 183, 179, 170, 175, 186, 159,
161, 178, 175, 185, 175, 162, 173, 172, 177, 175, 172, 177, 180]) #sorted
fit = stats.norm.pdf(h, np.mean(h), np.std(h)) #this is a fitting indeed
pl.plot(h,fit,'-o')
pl.hist(h,normed=True) #use this to draw histogram of your data
pl.show() #use may also need add this
En supposant que vous obteniez norm
de scipy.stats
_, vous avez probablement juste besoin de trier votre liste:
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
h = [186, 176, 158, 180, 186, 168, 168, 164, 178, 170, 189, 195, 172,
187, 180, 186, 185, 168, 179, 178, 183, 179, 170, 175, 186, 159,
161, 178, 175, 185, 175, 162, 173, 172, 177, 175, 172, 177, 180]
h.sort()
hmean = np.mean(h)
hstd = np.std(h)
pdf = stats.norm.pdf(h, hmean, hstd)
plt.plot(h, pdf) # including h here is crucial
Et alors je reçois: