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今天就跟大家聊聊有關python中什么是正態分布，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
python的數據類型：1. 數字類型，包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型）。2.字符串，分別是str類型和unicode類型。3.布爾型，Python布爾類型也是用于邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型。5. 元組，元組用”()”標識，內部元素用逗號隔開。6. 字典，字典是一種鍵值對的集合。7. 集合，集合是一個無序的、不重復的數據組合。
一、正態分布是什么？
正態分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，允許從數學上近似不確定性和變異性。
雖然原始數據通常并不符合正態分布，但誤差通常是符合正態分布的，對于大規模樣本的均值和總數，也是一樣的。
二、標準化
標準化（也稱為歸一化），通過減去均值并除以標準偏差，將所有變量置于同一尺度。該方式避免了變量的原始測量規模對模型產生過度的影響。
我們一般稱如上的標準化的值為z分數，要將數據轉換為z分數，需要減去數據的均值，再除以標準偏差。
三、實現形式
正態分布是通過排列數據中每個值的概率分布來呈現數據的形式，大多數值保持在平均值附近，從而使排列對稱。
正態曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ2的正態分布，記為N(μ，σ2)。其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分布是標準正態分布。
四、正態檢驗
利用觀測數據判斷總體是否服從正態分布的檢驗稱為正態性檢驗，它是統計判決中重要的一種特殊的擬合優度假設檢驗。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline
看完上述內容，你們對python中什么是正態分布有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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