mu = 100 sigma = 15 np.random.seed(0) x = np.random.normal(mu, sigma, 1000) fig, ax = plt.subplots() n, bins, patches = ax.hist(x) for i, num in enumerate(n): print(‘{:.2f} – {:.2f}: {}’.format(bins[i], bins[i + 1], num)) これについて解説して
このコードは、平均が100、標準偏差が15の正規分布に従う乱数を生成し、その乱数を使ってヒストグラムを作成しています。具体的には、次のような手順で行われます。
mu = 100およびsigma = 15を使用して、平均が100、標準偏差が15の正規分布に従う乱数を生成します。np.random.seed(0)を使用して、乱数のシードを設定します。これにより、同じシード値を使用して乱数を生成すると、常に同じ乱数系列が得られるようになります。np.random.normal(mu, sigma, 1000)を使用して、平均がmu、標準偏差がsigmaの正規分布に従う乱数を1000個生成します。plt.subplots()を使用して、図と1つのサブプロットを作成します。ax.hist(x)を使用して、乱数のヒストグラムを作成します。この関数は、データxを受け取り、ヒストグラムのビンの数、ビンの境界、および各ビンに含まれるデータの数を返します。enumerate(n)を使用して、ヒストグラムの各ビンに対してループを行います。nは各ビンに含まれるデータの数を表す配列です。- 各ビンの境界とデータの数をフォーマットしてプリントします。
このコードは、正規分布に基づいたデータのヒストグラムを作成し、各ビンの範囲とその範囲内のデータの数を表示するためのものです。