Normal Distribution

-

 


Normal Distribution

Normal Distribution adalah salah satu distribution yang paling penting.

Hal ini juga disebut Gaussian Distribution setelah matematikawan Jerman Carl Friedrich Gauss.

Ini cocok dengan Probability Distribution banyak peristiwa. Misalnya Skor IQ, Detak jantung dll.

Gunakan random.normal() untuk mendapatkan Normal Data Distribution.

Ini memiliki 3 parameter:
loc - (Mean) dimana puncak bel ada.
scale - (Standard Deviation) seberapa datar distribusi grafik seharusnya.
size - Bentuk array yang dikembalikan.

Contoh
Hasilkan normal distribution acak ukuran 2x3.
from numpy import random

x = random.normal(size=(2, 3))

print(x)

Contoh
Hasilkan normal distribution acak ukuran 2x3 dengan mean pada 1 dan standard deviation 2.
from numpy import random

x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))

print(x)

Visualization  of Normal Distribution 

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)

plt.show()

Result

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

NumPy Array Search

-
Gambar
  Searching Arrays Kita dapat mencari array untuk nilai tertentu, dan mengembalikan index yang cocok. Untuk mencari array, gunakan where() . Contoh Temukan index dimana nilainya adalah 4. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  4 ,  4 ]) x =   np.where(arr ==  4 ) print (x) Contoh diatas akan mengembalikan Tuple: (array([3, 5, 6]),) Yang artinya nilai 4 terdapat pada index 3, 5, dan 6. Contoh Temukan index dimana nilainya genap. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ]) x =   np.where(arr% 2  ==  0 ) print (x) Contoh Temukan index dimana nilainya ganjil. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ]) x =   np.where(arr% 2  ==  1 ) print (x) Search Sorted  Ada metode yang disebut searchsorted() yang mela...
Baca selengkapnya

NumPy Array Split

-
Gambar
  Splitting NumPy Arrays Splitting/Pemisahan adalah operasi kebalikan dari Joining. Bergabung/Joining menggabungkan beberapa array menjadi satu dan memisahkan memecah satu array menjadi banyak. Kita menggunakan array_split() untuk memisahkan array, kita memberikan array yang ingin kita bagi dan jumlah pemisahan. Contoh Bagi array menjadi 3 bagian. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ]) newarr =   np.array_split(arr,  3 ) print (newarr) Note: Nilai yang dikembalikan adalah array yang berisi 3 array. Jika array memiliki lebih sedikit elemen dari yang dibutuhkan, array akan menyesuaikan dari akhir. Contoh Bagi array menjadi 4 bagian. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ]) newarr =   np.array_split(arr,  4 ) print (newarr) Note: Kita juga memiliki metode split() tersedia tetapi tidak akan menyesuaikan elemen ketika elemen ku...
Baca selengkapnya

NumPy Array Iterating

-
Gambar
  Iterating Array Iterating/iterasi berarti menelusuri elemen satu per satu. saat kita berurusan dengan array multi-dimensi di numpy, kita bisa melakukan ini menggunakan for loop dasar Python. Jika kita mengulangi/loop pada array 1-D, ia akan melewati setiap elemen satu per satu. Contoh  Iterasi pada elemen array 1-D berikut. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ]) for  x  in  arr:    print (x) Iterating 2-D Arrays Dalam array 2-D itu akan melewati semua baris. Contoh Lakukan iterasi pada elemen array 2D berikut. import  numpy  as  np arr = np.array([[ 1 ,  2 ,  3 ], [ 4 ,  5 ,  6 ]]) for  x  in  arr:    print (x) Jika kita iterasi pada array n -D maka akan melewati dimensi n-1 satu per satu. Untuk mengembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengulangi/loop array di setiap dimensi. Contoh Iterasi pada  setiap elemen skalar dari array 2-D. import ...
Baca selengkapnya