File:Varianz.gif

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Varianz.gif (300 × 300 Pixel, Dateigröße: 135 KB, MIME-Typ: image/gif, Endlosschleife, 48 Bilder, 14 s)

Bildtexte

Kurzbeschreibungen

Ergänze eine einzeilige Erklärung, was diese Datei darstellt.
Normal distributions with different covariances

Beschreibung

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Beschreibung
English: Animated scatter diagram with two normal distributions with different covariances from -1 to +1.
Deutsch: Animiertes Streudiagramm mit zwei Normalverteilungen mit verschiedenen Kovarianzen von -1 bis +1.
Datum
Quelle Eigenes Werk
Urheber Physikinger
GIF‑Erstellung
InfoField
 
Dieser Plot wurde mit Matplotlib erstellt.
Quelltext
InfoField

Python code

# This source code is public domain

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import imageio

sigma = 5
N = 500
nFrames = 50
numpy.random.seed(0)
d1 = numpy.random.randn(N) * sigma
d2 = numpy.random.randn(N) * sigma

images = []
duration = []
blend = 0.998
for c in numpy.linspace(-1,1,nFrames//2).tolist() + numpy.linspace(-1,1,nFrames//2).tolist()[::-1][1:-1]:
    d1 = d1 * blend + numpy.sqrt(1-blend**2) * numpy.random.randn(N) * sigma
    d2 = d2 * blend + numpy.sqrt(1-blend**2) * numpy.random.randn(N) * sigma

    zero = abs(c) < 1E-4
    if c == -1: duration.append(2)
    elif zero: duration.append(1.0)
    elif c == 1: duration.append(2)
    else: duration.append(0.175)
    cMat = numpy.array([[1,c],[c,1]]) / numpy.sqrt(1+c**2)
    x,y = cMat @ [d1, d2]
    fig = plt.figure(figsize=(3.0,3.0), dpi=100)
    plt.plot(x,y,'.')
    plt.text(0.25, 0.89, ('cov=%'+('' if zero else '+')+'i')%(c*sigma**2), transform=plt.gca().transAxes, fontsize=20)
    plt.text(0.32, 0.03, '$\sigma_x$=%0.1f'%sigma, transform=plt.gca().transAxes, fontsize=20)
    plt.text(0.03, 0.35, '$\sigma_y$=%0.1f'%sigma, transform=plt.gca().transAxes, rotation=90, fontsize=20)
    plt.xlabel('x', labelpad=1)
    plt.ylabel('y', labelpad=0)
    plt.xlim(-20,20)
    plt.ylim(-20,20)
    fig.subplots_adjust(
        top=0.95,
        bottom=0.14,
        left=0.18,
        right=0.95,
        hspace=0.2,
        wspace=0.2
    )
    plt.xlim(-20,20)
    plt.ylim(-20,20)
    fig.canvas.draw()
    s, (width, height) = fig.canvas.print_to_buffer()
    images.append(numpy.array(list(s), numpy.uint8).reshape((height, width, 4)))
    fig.clf()
    plt.close('all')

# Save GIF animation
fileOut = 'Varianz.gif'
imageio.mimsave(fileOut, images, duration=duration)

# Optimize GIF size
# from pygifsicle import optimize
# optimize(fileOut, colors=6)

Lizenz

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Ich, der Urheber dieses Werkes, veröffentliche es unter der folgenden Lizenz:
Creative Commons CC-Zero Diese Datei wird unter der Creative-Commons-Lizenz „CC0 1.0 Verzicht auf das Copyright“ zur Verfügung gestellt.
Die Person, die das Werk mit diesem Dokument verbunden hat, übergibt dieses weltweit der Gemeinfreiheit, indem sie alle Urheberrechte und damit verbundenen weiteren Rechte – im Rahmen der jeweils geltenden gesetzlichen Bestimmungen – aufgibt. Das Werk kann – selbst für kommerzielle Zwecke – kopiert, modifiziert und weiterverteilt werden, ohne hierfür um Erlaubnis bitten zu müssen.

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