Tracer une loi normale asymétrique avec matplotlib

Simple exemple sur comment tracer une loi normale asymétrique avec python et matplotlib (source)

[image:normal-skewed-distribution]

from scipy import linspace
from scipy import pi,sqrt,exp
from scipy.special import erf

import matplotlib.pyplot as plt

def pdf(x):
    return 1/sqrt(2*pi) * exp(-x**2/2)

def cdf(x):
    return (1 + erf(x/sqrt(2))) / 2

def skew(x,e=0,w=1,a=0):
    t = (x-e) / w
    return 2 / w * pdf(t) * cdf(a*t)
    # You can of course use the scipy.stats.norm versions
    # return 2 * norm.pdf(t) * norm.cdf(a*t)

x = linspace(0,30,100)

e = 5.0 # location
w = 6.0 # scale
a = 10

p = skew(x,e,w,a)

plt.plot(x,p)
plt.scatter(x,p)

plt.title('Loi normale asymetrique')
plt.grid()
plt.xlim(0,30)

plt.savefig('normal_skewed_distribution.png',bbox_inches='tight')
plt.show()

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