Distribution normale (gaussienne)
Distribution normale
La distribution normale est l'une des distributions les plus importantes.
Elle est aussi appelée distribution gaussienne du nom du mathématicien allemand Carl Friedrich Gauss.
Il correspond à la distribution de probabilité de nombreux événements, par ex. Scores de QI, rythme cardiaque, etc.
Utilisez la random.normal()méthode pour obtenir une distribution normale des données.
Il a trois paramètres :
loc - (Mean) où le pic de la cloche existe.
scale - (Écart type) à quel point la distribution du graphique doit être plate.
size - La forme du tableau retourné.
Exemple
Générez une distribution normale aléatoire de taille 2x3 :
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Exemple
Générez une distribution normale aléatoire de taille 2x3 avec une moyenne à 1 et un écart type de 2 :
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Visualisation de la distribution normale
Exemple
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Résultat
Remarque : La courbe d'une distribution normale est également connue sous le nom de courbe en cloche en raison de la courbe en forme de cloche.