Google Colab環境でt分布の確率密度関数を出力する

最近話題のGoogle Colabを試してみたかったので、動作確認も兼ねてColab環境でt分布の確率密度関数を描画してみました。

Google Colabでの前準備

Colabにアクセスし、「ファイル」 > 「Python 3 の新しいノートブック」を選択。
あとは実行したいPythonのコードをエディタ上に貼り付けるだけです。

t分布の確率密度関数を出力

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-6, 6, 1000)
fig,ax = plt.subplots(1,1)

linestyles = [':', '--', '-.', '-']
deg_of_freedom = [1, 3, 10, 30]
for k, ls in zip(deg_of_freedom, linestyles):
  ax.plot(x, stats.t.pdf(x, k), linestyle=ls, label=r'$k=%i$' % k)

plt.xlim(-6, 6)
plt.ylim(0, 0.45)

plt.legend()
plt.show()

実行結果

まとめ

Colabを使うと環境構築のストレスがないので、今回のようにサクッと試してみたい場合に最適ですね。
調べてみるとGPUやTPU環境も試せるとのことなので、TensorFlowやKerasを試す環境としても使えそうです。

参考記事

[社内統計学勉強会]カイ二乗分布とt分布をPythonで描画する
https://techblog.gmo-ap.jp/2018/08/21/%E7%A4%BE%E5%86%85%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E5%8B%89%E5%BC%B7%E4%BC%9A%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E5%88%86%E5%B8%83%E3%81%A8t%E5%88%86%E5%B8%83%E3%82%92python%E3%81%A7%E6%8F%8F%E7%94%BB/