정규분포의 여러 가지 다른 밀도함수를 그림 2-14에 나타내었다.

 

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import scipy.stats as stats

nor = stats.norm
x = np.linspace(-8, 7, 150)
mu = (-2, 0, 3)
tau = (.7, 1, 2.8)
colors = ["#348ABD", "#A60628", "#7A68A6"]
parameters = zip(mu, tau, colors)

for _mu, _tau, _color in parameters:
    plt.plot(x, nor.pdf(x, _mu, scale=1. / np.sqrt(_tau)), 
             label="$\mu = %d,\;\\tau = %.1f$" % (_mu, _tau), color=_color)
    plt.fill_between(x, nor.pdf(x, _mu, scale=1. / np.sqrt(_tau)), color=_color, alpha=.33)

plt.legend(loc="upper right")
plt.xlabel("$x$")
plt.ylabel("$x$에서의 밀도함수")
plt.title("정규확률변수 세 개에 대한 확률분포")

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▲ 그림 2-14 정규확률변수 세 개에 대한 확률분포