python 베타 분포 확률 밀도 함수 실현 방법

다음 과 같다.

beta            ,        , beta        ,  U ,          ,   uniform      ,        beta                 :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
params = [0.5, 1, 2, 3]
x = np.linspace(0, 1, 100)
f, ax = plt.subplots(len(params), len(params), sharex=True, sharey=True)
for i in range(4):
  for j in range(4):
    alpha = params[i]
    beta = params[j]
    pdf = stats.beta(alpha, beta).pdf(x)
    ax[i, j].plot(x, pdf)
    ax[i, j].plot(0, 0, label='alpha={:3.2f}
beta={:3.2f}'.format(alpha, beta), alpha=0)
    plt.setp(ax[i, j], xticks=[0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], yticks=[0,2,4,6,8,10])
    ax[i, j].legend(fontsize=10)
ax[3, 0].set_xlabel('theta', fontsize=16)
ax[0, 0].set_ylabel('pdf(theta)', fontsize=16)
plt.suptitle('Beta PDF', fontsize=16)
plt.tight_layout()
plt.show()

이상 의 python 이 베타 분포 확률 밀도 함 수 를 실현 하 는 방법 은 바로 소 편 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.