高级编程技术hw week 12

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats

#11.1
x=np.linspace(0.0,2.0,50)
y=np.sin(x-2)*np.sin(x-2)*np.exp(-x**2)
plt.figure(1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title(r"$f(x) = sin^2(x-2)e^{-x^2}$")
plt.plot(x,y)
plt.show()

得到结果如下：

代码如下：

#11.2
X=np.random.normal(size=(20,10))
b=np.random.normal(size=(10,1))
z=np.random.normal(size=(20,1))
y=np.dot(X,b)+z
be=np.linalg.lstsq(X,y,None)[0]
plt.figure(2)
plt.xlabel("index")
plt.ylabel("value")
plt.scatter(range(0,10),b,color='red',marker='x',label="True coefficients")
plt.scatter(range(0,10),be,color='blue',marker='o', label="Estimated coefficients")
plt.legend()
plt.show()

得到结果如下：

代码如下:

#11.3
z=np.random.randn(10000)
kde=stats.gaussian_kde(z)
x3=np.linspace(-10,10,100)
plt.figure(3)
plt.hist(z,25,color='b',edgecolor='k',density=True)
plt.plot(x3,kde.evaluate(x3),color='r')
plt.show()

得到结果如下：