python 中的标准正态分布

Question

我希望在 python 中创建标准正态分布（均值=0，标准差=1）曲线，然后在 z 分数的左侧、右侧和中间绘制阴影区域.我还想打印 z 分数和阴影区域的相关概率。

比如说，我感兴趣的阴影区域是：

概率（z < -0.75）

概率(z > 0.75)

概率（-0.75 < z < 0.75）

我使用以下几行来创建标准正态分布曲线。如何为关联的 z 分数添加阴影区域并打印 z 分数和概率？

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

range = np.arange(-3,3,0.001)
plt.plot(range, norm.pdf(range, 0, 1))
plt.show()

Answer 1

您必须使用 fill_between 函数绘制 2 条曲线之间的区域，在本例中为 y = 0 和 y = normal distribution 之间，为了方便任务，已创建以下函数：

def draw_z_score(x, cond, mu, sigma, title):
    y = norm.pdf(x, mu, sigma)
    z = x[cond]
    plt.plot(x, y)
    plt.fill_between(z, 0, norm.pdf(z, mu, sigma))
    plt.title(title)
    plt.show()

示例：

x = np.arange(-3,3,0.001)
z0 = -0.75
draw_z_score(x, x<z0, 0, 1, 'z<-0.75')

输出：

x = np.arange(-3,3,0.001)
z0 = 0.75
draw_z_score(x, (-z0 < x) & (x < z0), 0, 1, '-0.75<z<0.75')

输出：

x = np.arange(-3,3,0.001)
z0 = 0.75
draw_z_score(x, x > z0, 0, 1, ' z> 0.75')

输出：

python 中的标准正态分布

standard normal distribution in python

python

matplotlib

normal-distribution