matplot画图详解

发布时间：2020-12-14 04:31:32 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：所有的图的画法见https://matplotlib.org/ 官网，里面有各种图的示例。 1、直方图绘图： plt.hist: 参数设置： x: 指定每个bin(箱子)分布的数据,对应x轴 bins: ( num_bins ) 总共有几条条状图 color: 颜色 density ：如果为True，则返回元组的第一个元素将

所有的图的画法见https://matplotlib.org/ 官网，里面有各种图的示例。

1、直方图绘图：

plt.hist:

参数设置：

x: 指定每个bin(箱子)分布的数据,对应x轴

bins: (num_bins) 总共有几条条状图

color:颜色

density：如果为True，则返回元组的第一个元素将是规范化以形成概率密度的计数，即直方图下的面积（或积分）将总和为1.这是通过将计数除以观察次数来实现的。

    # example data  
    mu = 100 # mean of distribution  
    sigma = 15 # standard deviation of distribution  
    x = mu + sigma * np.random.randn(10000)  #生成均值是100方差是15的数据，作为x轴
      
    num_bins = 50  # 条状图的个数
    # the histogram of the data  
    n,bins,patches = plt.hist(x,num_bins,normed=1,facecolor=‘blue‘,alpha=0.5)  
    # add a ‘best fit‘ line  
    y = mlab.normpdf(bins,mu,sigma)  
    plt.plot(bins,y,‘r--‘)  #画出分布曲线
    plt.xlabel(‘Smarts‘)  
    plt.ylabel(‘Probability‘)  
    plt.title(r‘Histogram of IQ: $mu=100$,$sigma=15$‘)

（编辑：李大同）

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