ヒストグラムの作成 with Excel
イントロダクション ヒストグラムは，値の分布をつかむためのツールです。特定の集団・グループなどにおいて観測される値を，階級と呼ばれる区間ごとに振り分け要約して可視化します。 ものつくりの現場においては，ヒストグラムはQC7つ道具の1つとしてこれ以上ないほどにメジャーなツールです。ときに「誰しもが決して無縁ではいられない」といった修辞を付けても言い過ぎでないかもしれません。その有用性は事務しごとの現場でも変わることなく，たとえば金額・数量などに関する分析ツールとして利用できます。 Excelでヒストグラムを作成するとき，いくつかのアプローチを選択することができます。ただ，そのほとんどは，「度数分布表」を作成→グラフへ加工，といった大枠の流れに沿うものです。こちらでは，そのいくつかのアプローチの中から，とくに「分析ツール」と呼ばれるExcelのアドインを利用する方法をとりあげます。 またヒスト
numpy.random.normal — NumPy v1.10 Manual
numpy.random.normal¶ numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)¶ Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. The probability density function of the normal distribution, first derived by De Moivre and 200 years later by both Gauss and Laplace independently [R250], is often called the bell curve because of its characteristic shape (see the example below). The normal distribut
Pythonで基本的な統計量を出力してみる
01_aggregation.py @7�sU �c�sU # -*- coding:utf-8 -*- import numpy from scipy import stats n = 200 #正規分布にあてはまる乱数を生成 score_x = numpy.random.normal(171.77, 5.54, n) score_y = numpy.random.normal(62.49, 7.89, n) #適当にちょっとノイズ入れる score_x.sort() score_x = numpy.around(score_x + numpy.random.normal(scale=3.0, size=n), 2) score_y.sort() score_y = numpy.around(score_y + numpy.random.normal(size=n), 2) #最大値 p
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
How to specify upper and lower limits when using numpy.random.normal
aabbdd
http://programming-days.com/python/number-round/
