x=np.linspace(-4,4,100)y=stats.norm.pdf(x,0,1)plt.plot(x,y,'b-',label='Normal Distribution')plt.fill_between(x,y,where=(x>=-1)&(x<=1),color='red',alpha=0.3)plt.fill_between(x,y,where=(x>=-2)&(x<=2),color='yellow',alpha=0.2)plt.title('Normal Distribution with H...
sigma,1000)# 绘制直方图count,bins,ignored=plt.hist(s,30,density=True)# 绘制密度曲线plt.plot(bins,1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)),linewidth=2,color='r')plt.title('Normal Distribution Plot - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value...
其中，markerfacecolor设置为绿色，marker设置为菱形。boxdata：通过ax2.boxplot()方法创建的箱线图数据对象。我们设置了datavert为False，表示垂直方向的箱线图；labels为之前定义的标签；flierprops采用之前定义的异常值样式；patch_artist设置为True，以填充箱体的颜色；boxprops定义了箱体的颜色和面颜色，分别为黑色和黄...
使用ax.plot()函数绘制正态分布曲线,其中第一个参数表示x坐标,第二个参数表示y坐标,'k'表示黑色实线,linewidth=2用于将线条宽度设置为2,label='Normal distribution'用于在图例中显示正态分布的标签。 调用ax.legend()函数添加图例,其中loc='best'用于自动选择最佳位置显示,frameon=False用于取消边框显示。 调用ax....
(data, 30, density=True, alpha=0.6, color='g') # 绘制理论正态分布曲线 pdf = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)) plt.plot(bins, pdf, 'r--', linewidth=2) # 添加标题和标签 plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('Value...
ax.plot(np.random.randn(300), 'o-', label='normal distribution') ax.plot(np.random.rand(300), 's-', label='uniform distribution') ax.set_ylim(-3, 3) ax.legend(loc='best', fancybox=True, framealpha=0.5) ax.set_title('fancy, transparent legends') ...
['0','-4σ','-3σ','-2σ','-1σ','0σ','1σ','2σ','3σ','4σ']) ax1.set_yticklabels(['0.00','0.05','0.10','0.15','0.20','0.25','0.30','0.35','0.40'],fontsize = 14) ax1.tick_params(labelsize=13) ax1.plot(x, pdf_normal_distribution) # 百分之25 是 ...
plt.plot(x, np.sin(x)); 1. 2. <matplotlib.figure.Figure at 0x21e8b022ef0> 其中:np.linkspace(0,10,30)是numpy中的一种方法,意思是 x轴的范围从0到10,绘制出来的函数总共平均取30个点导入相应的表达式中绘制出图像。 3.用点加线的方式画出x=(0,10)间sin的图像 ...
fig,axs=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)axs[0,0].plot(x) 修复常见的日期问题 matplotlib 允许你本地绘制 python datetime 实例,并且在大多数情况下,可以很好地挑选刻度位置和字符串格式。 但有几件事情它不能妥善处理,这里有一些技巧,用于帮助你解决他们。 我们将在numpy记录数组中加载一些包含dat...
要绘制概率分布函数和累积分布函数,可以使用Matplotlib库中的hist函数和plot函数。 首先,需要导入Matplotlib库: import matplotlib.pyplot as plt 复制代码 接下来,可以创建一个随机变量的样本数据,并使用hist函数绘制概率分布函数: import numpy as np data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) plt....