.stats_dens_normal 함수를 사용하여 정규분포의 밀도 함수를 구현하는 방법에 대한 질문

• 루트권한 오래 전 2025.06.13 13:00 인기
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python

import numpy as np

from scipy.stats import norm



# 파라미터 설정

loc = 0

scale = 1



# 밀도 함수 구현

density = norm.pdf(x, loc, scale)

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나우호스팅 　오래 전



'loc' 파라미터는 정규분포의 평균값을 의미하며, 'scale' 파라미터는 표준편차를 의미합니다.

예를 들어, 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포의 밀도 함수를 구현하고 싶다면, 'loc'을 0, 'scale'을 1로 설정하면 됩니다.

아래의 예를 통해 이해할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import numpy as np

from scipy.stats import norm



# 파라미터 설정

loc = 0

scale = 1



# 밀도 함수 구현

x = np.linspace(-3, 3, 100)

density = norm.pdf(x, loc, scale)



import matplotlib.pyplot as plt



plt.plot(x, density)

plt.show()



이 코드를 실행하면 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포의 밀도 함수가 그래프로 나타납니다.

이러한 파라미터 설정을 통해 다양한 정규분포의 밀도 함수를 구현할 수 있습니다.

2025-06-13 13:01

<br /> <br /> 'loc' 파라미터는 정규분포의 평균값을 의미하며, 'scale' 파라미터는 표준편차를 의미합니다. <br /> <br /> 예를 들어, 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포의 밀도 함수를 구현하고 싶다면, 'loc'을 0, 'scale'을 1로 설정하면 됩니다. <br /> <br /> 아래의 예를 통해 이해할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> from scipy.stats import norm<br /> <br /> # 파라미터 설정<br /> loc = 0<br /> scale = 1<br /> <br /> # 밀도 함수 구현<br /> x = np.linspace(-3, 3, 100)<br /> density = norm.pdf(x, loc, scale)<br /> <br /> import matplotlib.pyplot as plt<br /> <br /> plt.plot(x, density)<br /> plt.show()<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드를 실행하면 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포의 밀도 함수가 그래프로 나타납니다. <br /> <br /> 이러한 파라미터 설정을 통해 다양한 정규분포의 밀도 함수를 구현할 수 있습니다.