代码源自:

https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
import seaborn as sns
palette = 'muted'
sns.set_palette(palette); sns.set_color_codes(palette) mu_params = [-1, 0, 1]
sd_params = [0.5, 1, 1.5]
x = np.linspace(-7, 7, 100)
f, ax = plt.subplots(len(mu_params), len(sd_params), sharex=True, sharey=True)
for i in range(3):
for j in range(3):
mu = mu_params[i]
sd = sd_params[j]
y = stats.norm(mu, sd).pdf(x)
ax[i,j].plot(x, y)
ax[i,j].plot(0, 0,
label="$\\mu$ = {:3.2f}\n$\\sigma$ = {:3.2f}".format(mu, sd), alpha=0)
ax[i,j].legend(fontsize=12)
ax[2,1].set_xlabel('$x$', fontsize=16)
ax[1,0].set_ylabel('$pdf(x)$', fontsize=16)
plt.tight_layout()
# plt.savefig('B04958_01_01.png', dpi=300, figsize=(5.5, 5.5))
plt.show()

绘图:

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