python中什么是正态分布

今天就跟大家聊聊有关python中什么是正态分布，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

一、正态分布是什么？

正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，允许从数学上近似不确定性和变异性。

虽然原始数据通常并不符合正态分布，但误差通常是符合正态分布的，对于大规模样本的均值和总数，也是一样的。

二、标准化

标准化（也称为归一化），通过减去均值并除以标准偏差，将所有变量置于同一尺度。该方式避免了变量的原始测量规模对模型产生过度的影响。

我们一般称如上的标准化的值为z分数，要将数据转换为z分数，需要减去数据的均值，再除以标准偏差。

三、实现形式

正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式，大多数值保持在平均值附近，从而使排列对称。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

四、正态检验

利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

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