如何将以下程序的散点图改为正态分布曲线图?%绘制固有频率-阻尼比图 figure; scatter(zeta, omega_n); xlabel('阻尼比'); ylabel('固有频率');
时间: 2024-05-09 10:16:43 浏览: 12
可以使用numpy和matplotlib库来生成正态分布曲线,然后将曲线绘制到散点图上。具体实现如下:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正态分布曲线的数据
mu, sigma = 0.5, 0.1
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))
# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(zeta, omega_n)
ax.set_xlabel('阻尼比')
ax.set_ylabel('固有频率')
# 绘制正态分布曲线
ax.plot(x, y, color='r')
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用`numpy`库生成100个在0到1之间的数作为横坐标,然后计算每个横坐标下正态分布的纵坐标,最后使用`matplotlib`库的`plot`函数将正态分布曲线绘制到散点图上。
相关问题
如何在matlab中将以下程序的散点图改为正态分布曲线图?%绘制固有频率-阻尼比图 figure; scatter(zeta, omega_n); xlabel('阻尼比'); ylabel('固有频率');
你可以使用 `fitdist` 函数来拟合散点数据的正态分布,并使用 `pdf` 函数将其绘制为曲线图。以下是一个示例代码:
```
% 生成样本数据
zeta = randn(1000, 1) * 0.1 + 0.5;
omega_n = zeta .* randn(1000, 1) * 0.05 + 1;
% 拟合正态分布
pd = fitdist(omega_n, 'Normal');
% 绘制曲线图
x = linspace(min(omega_n), max(omega_n), 100);
y = pdf(pd, x);
figure;
plot(x, y);
xlabel('固有频率');
ylabel('概率密度');
```
你需要将样本数据替换为你自己的数据。
c++编写程序,随机生成一组呈现正态分布的数据,并在窗口上将其用散点图显示出来。
### 回答1:
我可以提供一段Python代码,用来生成一组正态分布的数据,并将其显示出来:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正态分布的数据
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# 用散点图显示数据
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.hist(s, 30, density=True, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.show()
### 回答2:
编写程序可以使用Python编程语言的Matplotlib库来生成正态分布的数据并绘制散点图。以下是一个实现此功能的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成正态分布的数据
mean = 0 # 均值
std = 1 # 标准差
sample_size = 100 # 样本数量
data = np.random.normal(mean, std, sample_size)
# 绘制散点图
plt.scatter(range(sample_size), data)
plt.title("Scatter Plot of Normally Distributed Data")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Data Value")
plt.show()
```
以上代码首先导入了Matplotlib库和NumPy库,然后使用`np.random.normal()`函数生成了一个具有指定均值和标准差的正态分布样本。接下来,使用Matplotlib的`scatter()`函数将样本数据绘制成散点图。最后,通过指定标题、 x轴标签和y轴标签来设置图表的标题和轴标签,并使用`show()`函数显示窗口上的散点图。
执行以上代码,将会生成一个包含100个正态分布数据点的散点图,其中x轴表示数据点的索引,y轴表示数据点的值。图表将在窗口上显示出来。
### 回答3:
要编写程序随机生成呈现正态分布的数据,并将其用散点图显示在窗口上,需要使用Python编程语言和相关的库。以下是一个简单的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置生成数据的数量和均值、标准差
num_data = 100
mean = 0 # 均值
std = 1 # 标准差
# 生成正态分布的随机数据
data = np.random.normal(mean, std, num_data)
# 绘制散点图
plt.scatter(range(num_data), data)
# 设置图形的标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter plot of normally distributed data')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
# 展示图形
plt.show()
```
运行程序后,将会在窗口上显示一组呈现正态分布的散点图。其中,X轴代表数据的索引,Y轴代表数据的值。正态分布的数据将会呈现出中心集中,两侧逐渐稀疏的分布特点。
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