matplotlib 对称图 |
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![]() ![]() ![]() x,y:数组。 s:散点图中点的大小,可选。 c:散点图中点的颜色,可选。 marker:散点图的形状,可选。 alpha:表示透明度,在 0~1 取值,可选。 linewidths:表示线条粗细,可选。 示例: 绘制身高—体重的散点图![]() ![]() ![]() ![]() • normed:对数据进行正则化。决定直方图y轴的取值是某个箱子中的元素的个数 (normed=False), 还是某个箱子中的元素的个数占总体的百分比 (normed=True)。 在介绍直方图之前,先来了解什么是正太分布。 正态分布也称常态分布,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中的大量现象均按正态形式分布。例如,能力的高低、学生成绩的好坏等都属于正态分布。正态分布曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称。因其曲线呈钟形,所以人们又经常称之为钟形曲线,如图4-2所示。正态分布有两个参数,即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为:取与均值越近的值的概率越大,而取离均值越远的值的概率越小。 标准差描述正态分布资料数据分布的离散程度,标准差越大,数据分布越分散;标准差越小,数据分布越集中。标准差也是正态分布的形状参数,标准差越大,曲线越扁平;反之,标准差越小,曲线越瘦高。 绘制直方图,需要使用NumPy的np.random.randn(N)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回N个样本值。 示例:直方图 本例文件名为 “PythonFullStackChapter07mpl_hist01” 显示直方图。其完整代码如下:![]() 如果你对 matplotlib 感兴趣 推荐订阅专栏《案例上手 Python 数据可视化》
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