用Python绘制正态分布直方图和曲线图,并放在一起
时间: 2024-12-14 16:18:17 浏览: 171
在Python中,你可以使用matplotlib库来绘制正态分布的直方图和概率密度函数(PDF)曲线。下面是一个简单的示例:
首先安装必要的库,如果还没安装的话:
```bash
pip install matplotlib numpy scipy
```
然后,我们可以使用以下代码来创建这两个图形:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 创建一些随机数据,模拟正态分布
mu, sigma = 0, 0.1 # 正态分布的均值和标准差
data = norm.rvs(mu, sigma, size=1000) # 使用norm对象的rvs方法生成样本
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins='auto', density=True, alpha=0.6, color='b', label='Histogram')
plt.title('Normal Distribution - Histogram')
# 绘制正态分布曲线
x = np.linspace(norm.ppf(0.01), norm.ppf(0.99), 100)
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=2, label='PDF')
# 添加标题、标签和图例
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
```
这个代码首先生成了一个正态分布的数据集,然后分别绘制了直方图和对应的概率密度函数曲线。直方图显示频率分布情况,而曲线则直观地展示概率密度随变量变化的趋势。
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