4、用户输入二维正态分布的参数的值,输出二维正态分布的密度函数图像。python语言
时间: 2025-01-04 12:40:27 浏览: 83
在Python中,我们可以使用`matplotlib`库以及`scipy.stats`模块来绘制二维正态分布的密度函数图。这里假设你已经有了二维正态分布的均值(mean)、协方差矩阵(covariance matrix)以及其他必要的参数。
首先,确保已安装了所需的库:
```bash
pip install matplotlib numpy scipy
```
然后你可以按照以下步骤创建并显示图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import multivariate_normal
# 用户输入参数
mean = [mean_x, mean_y] # 二维均值 (例如 [0, 0])
covariance = [[variance_xx, correlation_xy], [correlation_xy, variance_yy]] # 协方差矩阵
# 创建一个网格用于密度计算
x = np.linspace(-5, 5, 400)
y = np.linspace(-5, 5, 400)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 计算二维正态分布的密度
Z = multivariate_normal.pdf(np.dstack([X, Y]), mean=mean, cov=covariance)
# 创建图像并显示
plt.contourf(X, Y, Z, cmap='coolwarm', alpha=0.8) # 使用颜色映射显示密度
plt.colorbar() # 添加颜色条
plt.title('二维正态分布密度函数')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```
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