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這篇文章主要介紹python怎么實(shí)現(xiàn)beta分布概率密度函數(shù)的方法,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
如下所示:
beta分布的最大特點(diǎn)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(yàn)的計(jì)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()
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