绘制边缘直方图并添加密度曲线的Python代码

最新推荐文章于 2025-06-01 22:10:19 发布
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本文介绍如何使用Python和相关库绘制边缘直方图并添加密度曲线，以可视化二维数据分布。首先导入NumPy和Matplotlib库，然后生成正态分布的随机数据。接着使用Matplotlib的直方图函数，结合SciPy的核密度估计计算密度曲线。最后，完善图表的标题、坐标轴标签和图例。提供的完整代码示例帮助读者理解和实现这一过程。

绘制边缘直方图并添加密度曲线的Python代码

边缘直方图是一种用于可视化二维数据分布的有效工具。它将两个变量的频率分布以直方图的形式展示，并通过在直方图上绘制密度曲线来提供更详细的信息。在本篇文章中，我将向您展示如何使用Python绘制边缘直方图并添加密度曲线。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和Matplotlib库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将生成一些随机的二维数据作为示例。在这个例子中，我们将生成500个服从正态分布的随机样本。

np.random.seed(0)
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详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法
09-18
主要介绍了详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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Python图形绘制-直方图、密度图、小提琴图、箱图、正态QQ图、散点图和线图、热力图、回归拟合图、联合分布图
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分布（一）利用python绘制直方图
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利用python绘制直方图
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今日给大家分享一个Python读取Excel表格，同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图，这里只需要几行代码便可以实。首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd，这个很简单，在安装Python后直接在DOS命令下输入pip install xlrd,便可以安装成功，如果还是不行，就输入Python -m pip install xlrd.后面会附上完整的代码和截图：这行代码就是读取本地Exce...
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当我们想要弄清楚变量的统计特性时，往往想知道它是服从什么分布的，这时候就需要绘制概率分布直方图 在python中我们可以使用seaborn库来进行绘制： Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了高级界面。 首先需要导入seaborn库： import seaborn as sns 在seaborn中的distplot函数可以完成概率分布直方图和密度图的绘制 seaborn.distplot(a, bins=None, his.
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使用Python绘制概率密度曲线可以借助不同的库来实现，以下介绍两种常见的方法。 ### 方法一：使用`numpy`、`matplotlib`和`scipy`库 此方法适用于绘制随机数据的概率密度曲线以及理论上的正态分布曲线。示例代码如下： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # 随机生成1000个正态分布的数 data = np.random.randn(1000) # 生成包含这1000个数的直方图， bins表示条形的个数 plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') # 画出理论上的正态分布曲线 xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = norm.pdf(x, 0, 1) plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) plt.show() ``` 上述代码中，首先使用`numpy`生成随机的正态分布数据，然后用`matplotlib`的`hist`函数绘制直方图，设置`density=True`使其表示概率密度。最后使用`scipy.stats`的`norm.pdf`函数计算理论正态分布的概率密度，并绘制曲线[^1]。 ### 方法二：绘制不同参数的正态分布概率密度曲线 可以使用`matplotlib`绘制不同均值和方差的正态分布概率密度曲线，并添加图例进行区分。示例代码如下： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm x = np.linspace(-5, 5, 100) # 不同均值和方差的正态分布 params = [(0, 0.2), (0, 1.0), (0, 5.0), (-2, 0.5)] for mu, sigma in params: p = norm.pdf(x, mu, np.sqrt(sigma)) plt.plot(x, p, label=f'$\mu = {mu}, \sigma^2={sigma}$') plt.legend() plt.show() ``` 此代码中，通过循环计算不同均值和方差下正态分布的概率密度，并使用`matplotlib`绘制曲线，最后添加图例展示各曲线对应的参数[^2]。
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