Hướng dẫn python fit double gaussian - python phù hợp với gaussian kép

Bạn không thể sử dụng Scikit-Learn cho việc này, bởi vì bạn không xử lý một bộ mẫu mà bạn muốn ước tính. Tất nhiên bạn có thể biến đổi đường cong của mình thành PDF, lấy mẫu và sau đó cố gắng phù hợp với nó bằng mô hình hỗn hợp Gaussian, nhưng điều đó dường như là một chút quá mức đối với tôi.

Đây là một giải pháp sử dụng phù hợp với đường cong bình phương nhỏ nhất. Để làm cho nó hoạt động, tôi phải loại bỏ nền, tức là bỏ qua tất cả các điểm dữ liệu với

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Tìm vectơ khởi đầu

Vectơ tham số được tìm thấy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất là vectơ

params = [c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2]

Ở đây,

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Mã số

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Cú pháp được đưa ra dưới đây.Python Scipy Stats Norm” to calculate the different types of normal distribution and how to plot it and cover the following topics.

Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ.Show

• Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

• Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

• Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

• Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

• Định mức trong thống kê là gì
• Python Scipy Stats Norm PDF
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Định mức trong thống kê là gì?

Các tiêu chuẩn là mô tả thống kê về dân số, chẳng hạn như điểm số toán học CBSE của học sinh lớp sáu nam hoặc điểm số đọc IELTS của học sinh lớp chín nữ Emma.

Kết quả kiểm tra của một cá nhân được so sánh với đại diện thống kê của dân số trong một giải thích điểm tham chiếu bình thường. Trong cuộc sống thực, một mẫu hoặc nhóm đại diện được kiểm tra thay vì toàn bộ dân số. Một định mức cho nhóm hoặc tập hợp các chỉ tiêu được cung cấp bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định sẽ có thể thực hiện, trong khi các chỉ tiêu cho biết dân số đó có thể làm gì.

Ngoài ra, hãy kiểm tra: Python Scipy Mann Whitneyu

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Nó có hai tham số quan trọng

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Tham số ở đâu:

• Dữ liệu: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

• Scipy.stats.norm.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• Scipy.stats.norm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất. It is used for the probability density function.
• scipy.stats.norm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên. To get the random variates.
• scipy.stats.norm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch. It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.norm.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất. It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.norm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy. It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.norm.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn. It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.norm.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo. It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.norm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn. It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.norm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường. It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.norm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối. It is used to find the variance related to the distribution.
• Scipy.stats.norm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Đây là cách sử dụng phương thức

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Đọc: Python scipy eigenvalues

Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng

Phương pháp

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tham số ở đâu:

• Dữ liệu: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. Calculating an integral for a function. only accepts one parameter. The identity mapping f(x) = x is the default.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. Distribution’s shape parameters.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is the location parameter and by default 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is a scale parameter and by default 1.
• Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  1. Các phương pháp được đưa ra dưới đây. Integration’s lower and upper bounds.
• Scipy.stats.norm.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. If true is the case, the integral is rectified using the integration interval’s conditional probability. The function’s expected value, subject to the supplied interval, is the return value. False by default.

Scipy.stats.norm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.

scipy.stats.norm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.

scipy.stats.norm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Trên đây là gần với mã sau.

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Đây là cách xác định giá trị dự kiến ​​của một hàm về phân phối định mức.

Đọc: Chế độ thống kê Python Scipy

Python Scipy Stats Pot

Phương pháp

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Vì vậy, hãy vẽ sơ đồ phân phối bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Tạo dữ liệu và xác định các tham số LỘC và tỷ lệ bằng mã dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Tính PDF của định mức và vẽ sơ đồ phân phối bằng mã dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đây là cách vẽ sơ đồ phân phối bình thường bằng thư viện matplotlib.

Đọc: Python Scipy giảm thiểu

Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ

Phương pháp Python SCIPY

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Tạo dữ liệu và xác định các tham số LỘC và tỷ lệ bằng mã dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Tính PDF của định mức và vẽ sơ đồ phân phối bằng mã dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đây là cách vẽ sơ đồ phân phối bình thường bằng thư viện matplotlib.

Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây:

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Khi chúng tôi thay đổi log_pr thành 5, nó đã chuyển phân phối về phía bên trái như chúng ta có thể thấy trong đầu ra.

Ví dụ về chỉ số thống kê của Python Scipy.

Một lần nữa, thay đổi tỷ lệ_pr thành một số giá trị và giữ hằng số giá trị của loc_pr bằng mã dưới đây.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Khi chúng tôi thay đổi tỷ lệ_pr thành 3, nó sẽ thay đổi hình dạng phân phối như chúng ta có thể thấy trong đầu ra.

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Hướng dẫn thông số định mức thống kê của Python Scipy

• Chúng tôi có các tham số khác của phương thức

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 mà chúng tôi có thể sử dụng để có được quyền kiểm soát nhiều hơn đối với phân phối. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• Đây là cách sử dụng các tham số của phương pháp

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 của Python Scipy. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Đọc: Bài kiểm tra bình thường của Python Scipy It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Python Scipy Stats Norm Cdf

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

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

Tham số ở đâu:

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng.

Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

Khi chúng tôi thay đổi tỷ lệ_pr thành 3, nó sẽ thay đổi hình dạng phân phối như chúng ta có thể thấy trong đầu ra.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Hướng dẫn thông số định mức thống kê của Python Scipy

• Chúng tôi có các tham số khác của phương thức

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 mà chúng tôi có thể sử dụng để có được quyền kiểm soát nhiều hơn đối với phân phối. It is the alpha value.
• Đây là cách sử dụng các tham số của phương pháp

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 của Python Scipy. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Đọc: Bài kiểm tra bình thường của Python Scipy It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Python Scipy Stats Norm Cdf

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng.

LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.

Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1.

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Khi chúng tôi thay đổi tỷ lệ_pr thành 3, nó sẽ thay đổi hình dạng phân phối như chúng ta có thể thấy trong đầu ra.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Hướng dẫn thông số định mức thống kê của Python Scipy

• Chúng tôi có các tham số khác của phương thức

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 mà chúng tôi có thể sử dụng để có được quyền kiểm soát nhiều hơn đối với phân phối. It is a percentage.
• Đây là cách sử dụng các tham số của phương pháp

  norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)
  
  

  1 của Python Scipy.
• Đọc: Bài kiểm tra bình thường của Python Scipy

Hãy để hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Mã trên cho kết quả kiểm tra một đuôi với khoảng tin cậy 99% cho phân phối bình thường.

Đọc: Scipy tìm những đỉnh

Đây là cách tính toán hệ số nhân lệch chuẩn cho giá trị bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Python scipy thống kê định mức logpdf

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính xác suất nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đây là cách tính toán PDF nhật ký của định mức bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đọc: Mô -đun đặc biệt Python Scipy

Python scipy thống kê định mức logcdf

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

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

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to determine the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính xác suất nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

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

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Đây là cách tính toán PDF nhật ký của định mức bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đọc: Mô -đun đặc biệt Python Scipy

Python scipy thống kê định mức logcdf

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán tích lũy nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

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

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

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

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  1. Các phương pháp được đưa ra dưới đây. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

• Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây. It is used for the cumulative distribution function.
• Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính xác suất nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  3 và

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  4.genpareto.pdf(): It is used for the probability density function.
• Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.genpareto.rvs(): To get the random variates.

• scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

  9Python SCIPY STATS Normpdfgenpareto.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• Đây là cách tính toán PDF nhật ký của định mức bằng phương pháp

  from sklearn import mixture
  import matplotlib.pyplot
  import matplotlib.mlab
  import numpy as np
  from pylab import *
  from scipy.optimize import leastsq
  
  data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
  x = data[:, 0]
  y = data[:, 1]
  
  def double_gaussian( x, params ):
      (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
      res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
            + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
      return res
  
  def double_gaussian_fit( params ):
      fit = double_gaussian( x, params )
      return (fit - y_proc)
  
  # Remove background.
  y_proc = np.copy(y)
  y_proc[y_proc < 5] = 0.0
  
  # Least squares fit. Starting values found by inspection.
  fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
  plot( x, y, c='b' )
  plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )
  

  09 của Python Scipy.genpareto.logpdf(): It is used to get the log related to the probability density function.
• Đọc: Mô -đun đặc biệt Python Scipygenpareto.logcdf(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• Python scipy thống kê định mức logcdfgenpareto.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• Đối tượng

  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

  1 có phương pháp

  from sklearn import mixture
  import matplotlib.pyplot
  import matplotlib.mlab
  import numpy as np
  from pylab import *
  from scipy.optimize import leastsq
  
  data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
  x = data[:, 0]
  y = data[:, 1]
  
  def double_gaussian( x, params ):
      (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
      res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
            + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
      return res
  
  def double_gaussian_fit( params ):
      fit = double_gaussian( x, params )
      return (fit - y_proc)
  
  # Remove background.
  y_proc = np.copy(y)
  y_proc[y_proc < 5] = 0.0
  
  # Least squares fit. Starting values found by inspection.
  fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
  plot( x, y, c='b' )
  plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )
  

  11 tính toán phân phối tích lũy của định mức.genpareto.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán tích lũy nhật ký từ các giá trị dữ liệu này với

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  3 và

  from scipy.stats import norm
  norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

  4.genpareto.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.

• import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  from scipy import stats

  3Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN LOGCDFgenpareto.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• Đây là cách tính toán CDF nhật ký của định mức bằng phương pháp

  from sklearn import mixture
  import matplotlib.pyplot
  import matplotlib.mlab
  import numpy as np
  from pylab import *
  from scipy.optimize import leastsq
  
  data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
  x = data[:, 0]
  y = data[:, 1]
  
  def double_gaussian( x, params ):
      (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
      res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
            + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
      return res
  
  def double_gaussian_fit( params ):
      fit = double_gaussian( x, params )
      return (fit - y_proc)
  
  # Remove background.
  y_proc = np.copy(y)
  y_proc[y_proc < 5] = 0.0
  
  # Least squares fit. Starting values found by inspection.
  fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
  plot( x, y, c='b' )
  plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )
  

  15 của Python Scipy.genpareto.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• Đọc: Scipy Linalg - Hướng dẫn hữu íchgenpareto.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• Python Scipy thống kê bình thường Gengenpareto.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

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

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

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

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

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

Bây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

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

Đây là cách sử dụng

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đọc: Phân phối bình thường Scipy

Python scipy thống kê bình thường Gennorm

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Nó có hai tham số quan trọng

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

from scipy.stats import norm
norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

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

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a set of points or values that represent evenly sampled data in the form of array data.
• Beta: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. It is used to specify the shape.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is used to specify the mean, by default it is 0.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. It is used to calculate statistics like standard deviation, kurtosis, and mean.
• Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1. It is used to specify the standard deviation, by default it is 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

• scipy.stats.gennorm.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy. It is used for the cumulative distribution function.
• scipy.stats.gennorm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.gennorm.PDF(): It is used for the probability density function.
• scipy.stats.gennorm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.gennorm.rvs(): To get the random variates.
• scipy.stats.gennorm.stats (): Nó được sử dụng để có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.gennorm.stats(): It is used to get the standard deviation, mean, kurtosis, and skew.
• scipy.stats.gennorm.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.gennorm.logPDF(): It is used to get the log related to the probability density function.
• scipy.stats.gennorm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.gennorm.logCDF(): It is used to find the log related to the cumulative distribution function.
• scipy.stats.gennorm.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.gennorm.sf(): It is used to get the values of the survival function.
• scipy.stats.gennorm.isf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.gennorm.isf(): It is used to get the values of the inverse survival function.
• scipy.stats.gennorm.logsf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm sinh tồn.gennorm.logsf(): It is used to find the log related to the survival function.
• scipy.stats.gennorm.mean (): Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.mean(): It is used to find the mean related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.medain (): Nó được sử dụng để tìm trung bình liên quan đến phân phối bình thường.gennorm.medain(): It is used to find the median related to the normal distribution.
• scipy.stats.gennorm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.gennorm.var(): It is used to find the variance related to the distribution.
• scipy.stats.gennorm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phốigennorm.std(): It is used to find the standard deviation related to the distribution

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức với các tham số.

Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Bây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Đây là cách sử dụng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Đọc: Scipy Convolve - Hướng dẫn đầy đủ

Python Scipy Stats Norm RVS

Phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Cú pháp được đưa ra dưới đây

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Tham số ở đâu:

• X: Đây là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đều dưới dạng dữ liệu mảng. It is a mean.
• Beta: Nó được sử dụng để chỉ định hình dạng. The distribution’s matrix of covariance.
• LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0. It is the sample size.
• Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình. If the seed is None, the NumPy.random method is utilized (or np.random). It uses a single instance of RandomState. If the seed is an integer, a new RandomState object is made using the seed. If the seed already has a Generator or RandomState instance, that instance is used.

Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là 1.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

scipy.stats.gennorm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

scipy.stats.gennorm.rvs (): để có được các biến thể ngẫu nhiên.

scipy.stats.gennorm.logpdf (): Nó được sử dụng để có được nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất.

scipy.stats.gennorm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.

scipy.stats.gennorm.sf (): Nó được sử dụng để có được các giá trị của hàm sinh tồn.

Phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200)
pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ.data is the data for which we need the location and scale.

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau:

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

Tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp

from sklearn import mixture
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.mlab
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import leastsq

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

def double_gaussian( x, params ):
    (c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2) = params
    res =   c1 * np.exp( - (x - mu1)**2.0 / (2.0 * sigma1**2.0) ) \
          + c2 * np.exp( - (x - mu2)**2.0 / (2.0 * sigma2**2.0) )
    return res

def double_gaussian_fit( params ):
    fit = double_gaussian( x, params )
    return (fit - y_proc)

# Remove background.
y_proc = np.copy(y)
y_proc[y_proc < 5] = 0.0

# Least squares fit. Starting values found by inspection.
fit = leastsq( double_gaussian_fit, [13.0,-13.0,1.0,60.0,3.0,1.0] )
plot( x, y, c='b' )
plot( x, double_gaussian( x, fit[0] ), c='r' )

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Bây giờ phù hợp với dữ liệu trên bằng cách sử dụng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Kiểm tra các giá trị tham số ước tính bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm)
plt.xlabel('x-values')
plt.ylabel('PDF_norm_values')
plt.title("Probability density funciton of normal distribution")
plt.show()

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn Python Scipy.

• Scipy thưa thớt - Hướng dẫn hữu ích
• SCIPY Tối ưu hóa - Hướng dẫn hữu ích
• Scipy ndimage xoay
• SCIPY MISC + Ví dụ

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tìm hiểu về các số liệu thống kê của Python Scipy và đề cập đến các chủ đề sau đây.Python Scipy Stats Norm” and covered the following topics.

• Định mức trong thống kê là gì
• Python Scipy Stats Norm PDF
• Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng
• Python Scipy Stats Pot
• Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ
• Python Scipy Stats Norm Cdf
• Python Scipy Stats Intere
• Python Scipy Stats Norm PPF
• Python Scipy thống kê bình thường Gen
• Python scipy thống kê định mức logpdf
• Python scipy thống kê định mức logcdf
• Python scipy thống kê bình thường Gennorm
• Python Scipy Stats Norm RVS
• Phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có chuyên môn trong việc làm việc với các thư viện khác nhau trên tkinter, pandas, numpy, rùa, django, matplotlib, tenorflow, scipy, scikit-learn, v.v. Ở các quốc gia như Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, New Zealand, v.v. Hãy xem hồ sơ của tôi.