Distribución normal (gaussiana)
Distribución normal
La Distribución Normal es una de las distribuciones más importantes.
También se llama distribución gaussiana en honor al matemático alemán Carl Friedrich Gauss.
Se ajusta a la distribución de probabilidad de muchos eventos, por ejemplo. Puntuaciones de coeficiente intelectual, latidos del corazón, etc.
Utilice el random.normal()método para obtener una distribución de datos normal.
Tiene tres parámetros:
loc - (Medio) donde existe el pico de la campana.
scale - (Desviación estándar) qué tan plana debe ser la distribución del gráfico.
size - La forma de la matriz devuelta.
Ejemplo
Genere una distribución normal aleatoria de tamaño 2x3:
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Ejemplo
Genere una distribución normal aleatoria de tamaño 2x3 con media en 1 y desviación estándar de 2:
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Visualización de la Distribución Normal
Ejemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Resultado
Nota: La curva de una Distribución Normal también se conoce como la Curva de Campana debido a la curva en forma de campana.