plt.title('Frequency Distribution Surface Plot') plt.show() 在上面的代码中,我们首先使用numpy的linspace函数创建了x和y轴的数据点,然后使用meshgrid函数将它们组合成一个网格。接下来,我们使用numpy的sin函数计算每个点的值,并将结果存储在Z数组中。最后,我们使用matplotlib的imsho
seaborn的displot函数可以用来绘制频率分布图。 python import seaborn as sns import numpy as np # 生成示例数据 data = np.random.randn(1000) # 设置seaborn的绘图风格 sns.set(style="whitegrid") # 绘制频率分布图 sns.displot(data, bins=30, kde=False) # 添加标题 plt.title('Frequency Distribution...
我们可以通过打印频数分布表,或者使用matplotlib来绘制一个图像,进行可视化展示。 # 打印频数分布表print(frequency_distribution)# 可视化频数分布表frequency_distribution.plot(kind='bar',color='skyblue')plt.title('Frequency Distribution')# 设置图表标题plt.xlabel('Value')# 设置x轴标签plt.ylabel('Frequency')...
步骤3: 绘制频率分布曲线 importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制频率分布曲线frequency.plot(kind='bar')plt.xlabel('Grade')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Grade Frequency Distribution')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 示例图表 40%20%10%30%饼状图ABCD Grade+value+value_counts() 通过以...
3 人赞同了该文章 易执:Python可视化 | Seaborn5分钟入门(一)——kdeplot和distplot101 赞同 · 5 评论文章 发布于 2020-11-23 20:14 数据可视化 写下你的评论... 关于作者 路怒症晚期患者 华中科技大学本科,香港浸会大学计算机科学博士在读。 回答 ...
plot([], [], marker="o", ms=10, ls="", mec=None, color='#dc2624', label="Median") plt.legend(handles=red_patch) ax.set_title('Distribution of City Mileage by Make', fontdict={'size': 18}) ax.set_xlabel('Miles Per Gallon (City)') ax.set_yticks(df.index) ax.set_ytick...
plt.title('Frequency Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,sns.histplot()函数用于绘制频数分布图,kde=False参数表示不显示核密度估计图。 三、使用Pandas绘制频数分布图 Pandas是Python中最强大的数据处理库之一,它不仅可以方便地进行数据处理,还提供...
np # 生成示例数据 data = pd.Series(np.random.randint(1, 101, size=100)) # 绘制频数分布图 data.value_counts().sort_index().plot(kind='bar', color='skyblue', edgecolor='black') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Frequency Distribution using Pandas') plt.show()...
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) 5、美化和展示图形 添加标题、标签和图例: plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 二、SEABORN绘制概率分布图 Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库,提供了更简洁的接口和更美观的默认样式。