这篇文章将为大家详细讲解有关python 如何实现判断一组数据是否符合正态分布，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

专注于为中小企业提供成都网站建设、网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业代县免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上千余家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

正态分布：

若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ)

其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布

判断方法有画图/k-s检验

画图：

#导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#构造一组随机数据
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])

#画散点图和直方图
fig = plt.figure(figsize = (10,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()

ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()

新闻名称：python如何实现判断一组数据是否符合正态分布-创新互联
URL地址：http://ybzwz.com/article/dihhpj.html