接着,可以使用cumsum函数计算累积分布函数,并使用plot函数绘制: 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...
defmy_plot(label0=None,label1=None,ylabel='probability density function',fn=None): defdecorate(f): @wraps(f) defmyplot(): fig=plt.figure(figsize=(16,9)) ax=fig.add_subplot(111) x,y,y1=f() ax.plot(x,y,linewidth=2,c='r',label=label0) ax.plot(x,y1,linewidth=2,c='b',labe...
1,1000)data2=np.random.exponential(2,1000)ax1.hist(data1,bins=30,edgecolor='black')ax1.set_title('Normal Distribution - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('Value')ax1.set_ylabel('Frequency')ax2.hist(data2,bins=30,edgecolor='black')ax2.set_title('Exponential Distribution - how...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats x=np.linspace(-4,4,100)y=stats.norm.pdf(x,0,1)plt.plot(x,y,'b-',label='Standard Normal Distribution')plt.title('Standard Normal Distribution - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Probability Density')plt.legend(...
subplt.plot(x1, y1, label='PBFT',color="gray") # subplt.plot(x2, y2, label='VRF_TS_BFT', linestyle="--", color="black") # subplt.set_title(title) subplt.legend() # Probability distribution of successful proposal PlotP(0, 0, p, f71, p, f72, '(a) n = 7') ...
更改Boxplot 标记样式、标记颜色和标记大小 用数据系列绘制水平箱线图 箱线图调整底部和左侧 使用Pandas 数据在 Matplotlib 中生成热图 带有中间颜色文本注释的热图 热图显示列和行的标签并以正确的方向显示数据 将NA cells 与 HeatMap 中的其他 cells 区分开来 ...
利用subplot()函数可以返回一个axes的对象哦,函数为:subplot(numRows, numCols, plotnum),当这三个参数都小于10时,我们可以把它们写一起,如下所示: #subplot(numRows, numCols, plotnum)for i, colorin enumerate('rgbyck'): plt.subplot(321+i, axis_bgcolor =color) ...
plot(bins, y, 'r--') plt.xlabel('Smarts') plt.ylabel('Probability') plt.title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # Tweak spacing to prevent clipping of ylabel plt.subplots_adjust(left=0.15) plt.show() 首先构造数据,这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series,如果是...
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])格式化绘图样式 对于每对 x, y 参数，还有一个可选的第三...
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()