本文主要是介绍实验七：对比正态分布，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2019/04/25
提要
- 对比正太分布的概率密度函数
- 对比正太分布的累计分布函数
- 循环做图情况下，添加图例
使用函数： scipy.stats.norm-
scipy.stats.cdf
（本部分代码位于250jupyter根目录下dist_plot 2019/04/25）
实验：
对比概率密度函数
概率密度函数
代码使用[2]中。
从图中可以看出，标准差越小，整个图显得越尖；从数据分布的语言描述来讲，就是数组都集中在均值附近。
对比累计分布函数
累积分布函数
从图中可以看出，方差越大，越慢趋于1.
最后这是调整均值后的累计分布函数
累计分布函数
对于图例的添加，如果循环中每次都调用，那么最后只会显示最后一次调用的那个类型的数据，所以应该在循环外添加，每次的标签应该是在调用绘图函数的时候以参数label传递进去（当前使用plot函数）。
参考
[1]multiple-legends-in-matlabplot-in-for-loop
[2]python-pylab-plot-normal-distribution
这篇关于实验七：对比正态分布的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
