从np.random.normal()到正态分布的拟合操作

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

# 从某一分布（由均值和标准差标识）中获得样本
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

import scipy.stats as st
mu, sigma = 0, .1
s = st.norm(mu, sigma).rvs(1000)

>>> abs(mu < np.mean(s)) < .01
True
>>> abs(sigma-np.std(s, ddof=1)) < .01
True
            # ddof，delta degrees of freedom，表示自由度
            # 一般取1，表示无偏估计，

import matplotlib.pyplot as plt
count, bins, _ = plt.hist(s, 30, normed=True)
        # normed是进行拟合的关键
        # count统计某一bin出现的次数，在Normed为True时，可能其值会略有不同
plt.plot(bins, 1./(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2), lw=2, c='r')
plt.show()

s_fit = np.linspace(s.min(), s.max())
plt.plot(s_fit, st.norm(mu, sigma).pdf(s_fit), lw=2, c='r')

// An highlighted block
a=np.random.normal(0, 1, (2, 4))
print(a)
输出：
[[-0.29217334  0.41371571  1.26816017  0.46474676]
 [ 1.33271487  0.80162296  0.47974157 -1.49748788]]