小园的景色，比想象的绿，绿色世界里溢出的那股泥土味，流过背着阳光的小土丘，一大片嫩绿涌入眼底，一粒粒草叶上滑落的雨滴，一朵朵淡黄的小花含着笑将露滴入另一处世界。
如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
from matplotlib import style
style.use('fivethirtyeight')
mu_params = [-1, 0, 1]
sd_params = [0.5, 1, 1.5]
x = np.linspace(-7, 7, 100)
f, ax = plt.subplots(len(mu_params), len(sd_params), sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8))
for i in range(3):
for j in range(3):
mu = mu_params[i]
sd = sd_params[j]
y = stats.norm(mu, sd).pdf(x)
ax[i, j].plot(x, y)
ax[i, j].plot(0,0, label='mu={:3.2f}\nsigma={:3.2f}'.format(mu,sd), alpha=0)
ax[i, j].legend(fontsize=10)
ax[2,1].set_xlabel('x', fontsize=16)
ax[1,0].set_ylabel('pdf(x)', fontsize=16)
plt.suptitle('Gaussian PDF', fontsize=16)
plt.tight_layout()
plt.show()
以上这篇python高斯分布概率密度函数的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
