python对已有的数据做Q-Q图，并使横纵坐标一致

您好，关于您的问题，可以使用statsmodels库中的qqplot函数来绘制Q-Q图。如下是绘制横纵坐标一致的Q-Q图的示例代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
np.random.seed(123)
data = np.random.normal(size=100)

# 绘制Q-Q图
fig = sm.qqplot(data, line='45', fit=True)

# 调整坐标轴范围
x = fig.axes[0].get_ylim()
y = fig.axes[0].get_xlim()
lims = [min(x[0], y[0]), max(x[1], y[1])]
fig.axes[0].plot(lims, lims, linestyle="--", color="gray")

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，首先使用numpy库生成了100个正态分布的随机数作为样本数据。然后使用sm.qqplot函数绘制了Q-Q图。fit参数指定是否展示正态分布曲线，line参数指定绘制45度直线。接着在图形边缘绘制了一条斜线，使得横纵坐标范围相同。最后使用plt.show函数显示图形。

希望这个回答对您有所帮助，如果您还有其他问题，请继续提问。

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python对已有的数据做Q-Q图，并使横纵坐标从0开始

好的，您可以使用Python中的SciPy库来对已有的数据做Q-Q图，并且从0开始设置横纵坐标。具体实现代码如下：

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据，作为样例
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 计算标准正态分布的分位数
quantiles = stats.norm.ppf(np.linspace(0.01, 0.99, 99))

# 对数据进行排序，并计算其分位数
sorted_data = np.sort(data)
quantile_levels = np.linspace(0.01, 0.99, 99)
sample_quantiles = np.quantile(sorted_data, quantile_levels)

# 绘制Q-Q图
plt.plot(sample_quantiles, quantiles)

# 设置横纵坐标的起始位置
plt.xlim([0, 4])
plt.ylim([0, 4])

# 显示图像
plt.show()

这段代码中，我们首先生成了一个样例数据，然后使用SciPy库中的norm函数计算了标准正态分布的分位数。接下来，使用numpy库中的sort函数对数据进行排序，并使用numpy库中的quantile函数计算了数据的分位数。最后，使用matplotlib库开发的plot函数绘制Q-Q图，并使用xlim和ylim函数设置横纵坐标的起始位置。当然，您可以将代码中的data替换成您自己的数据，以实现对您自己的数据做Q-Q图。

python如何调整Q-Q图横纵坐标一致

要调整Q-Q图的横纵坐标一致，可以使用matplotlib库中的qqplot()函数。该函数可以生成基于指定数据的Q-Q图，并且默认情况下是将横纵坐标一致的。

下面是一个简单的例子：

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些样本数据
data = stats.norm.rvs(size=1000)

# 绘制Q-Q图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)

# 显示图像
plt.show()

这个例子中，我们使用stats.norm.rvs()函数生成了1000个符合标准正态分布的随机样本。然后，使用stats.probplot()函数生成了这个样本的Q-Q图。注意，这里我们没有指定任何参数，所以横纵坐标默认是一致的。最后，使用plt.show()函数显示了Q-Q图。