如下所示:
beta分布的最大特點是其多樣性, 從下圖可以看出, beta分布具有各種形態(tài), 有U形, 類似正態(tài)分布的形狀, 類似uniform分布的形狀等, 正式這一特質(zhì)使beta分布在共軛先驗的計算中起到重要作用: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import style style.use('ggplot') params = [0.5, 1, 2, 3] x = np.linspace(0, 1, 100) f, ax = plt.subplots(len(params), len(params), sharex=True, sharey=True) for i in range(4): for j in range(4): alpha = params[i] beta = params[j] pdf = stats.beta(alpha, beta).pdf(x) ax[i, j].plot(x, pdf) ax[i, j].plot(0, 0, label='alpha={:3.2f}\nbeta={:3.2f}'.format(alpha, beta), alpha=0) plt.setp(ax[i, j], xticks=[0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], yticks=[0,2,4,6,8,10]) ax[i, j].legend(fontsize=10) ax[3, 0].set_xlabel('theta', fontsize=16) ax[0, 0].set_ylabel('pdf(theta)', fontsize=16) plt.suptitle('Beta PDF', fontsize=16) plt.tight_layout() plt.show()
以上這篇python實現(xiàn)beta分布概率密度函數(shù)的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
更多文章、技術(shù)交流、商務(wù)合作、聯(lián)系博主
微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友
QQ號聯(lián)系: 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點擊下面給點支持吧,站長非常感激您!手機(jī)微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
