0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(x,y_pdf,'b-',label='PDF')ax1.set_title('Probability Density Function - how2matplotlib.com')ax1.set_ylabel('Probability Density')ax1.legend()ax2.plot(x,y_cdf,'r-',label='CDF')ax2.set_title('Cumulative Distribu...
from matplotlib import pyplot as PLT fig = PLT.figure() ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot([(1, 2), (3, 4)], [(4, 3), (2, 3)]) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot([(7, 2), (5, 3)], [(1, 6), (9, 5)]) PLT.show() 这两个参数中的每一个都是用于在页...
(2 * np.pi) * sigma)) * np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2)) ax.plot(bins, y, '--') ax.set_xlabel('Smarts') ax.set_ylabel('Probability density') ax.set_title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # Tweak spacing to prevent clipping of ylabel ...
ax.plot(bins, y, '--') ax.set_xlabel('Smarts') ax.set_ylabel('Probability density') ax.set_title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # Tweak spacing to prevent clipping of ylabel fig.tight_layout() plt.show() 4、路径示例 可以使用matplotlib.path模块在matplotlib中添加任意...
画直方图 f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(16,4)) bins = 30...
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=30, density=True) cdf = np.cumsum(counts) plt.plot(bin_edges[1:], cdf, color='r') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Cumulative Probability') plt.title('Cumulative Distribution Function') plt.show() 复制代码 这段代码将计算直方图的累积和,并使...
plt.title('Cumulative Distribution Function') #显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们首先生成了1000个服从标准正态分布的随机数作为示例数据。然后使用`hist()`函数绘制了概率归一化的直方图,并使用`density=True`参数来设置归一化操作。接下来,我们计算了每个bin的概率密度函数值,并使用`plot()`函数绘制了概...
使用pyplot.plot 快速生成图像: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.ylabel('y轴') plt.show() 上图中,参数中省略了x轴数据,但y有4个数据,所以x轴默认为 0~3 。 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) ...
子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(8,10))# 绘制概率密度函数x=np.linspace(-4,4,100)pdf=stats.norm.pdf(x,0,1)ax1.plot(x,pdf,label='PDF - how2matplotlib.com')ax1.hist(data,bins=30,density=True,alpha=0.7,label='Histogram')ax1.set_title('Probability Density Function')...
A helper function to make a graph Parameters --- ax : Axes The axes to draw to data1 : array The x data data2 : array The y data param_dict : dict Dictionary of kwargs to pass to ax.plot Returns --- out : list list of artists ...