x_d = np.linspace(-4, 8, 2000) density = sum((abs(xi - x_d) < 0.5) for xi in x) plt.fill_between(x_d, density, alpha=0.5) plt.plot(x, np.full_like(x, -0.1), '|k', markeredgewidth=1) plt.axis([-4, 8, -0.2, 8]);
时间: 2023-09-21 15:06:24 浏览: 36
这段代码使用了 Matplotlib 库绘制了一个核密度估计图和一个带有垂直刻度线的直方图。首先,使用 `np.linspace()` 函数生成了一个从 -4 到 8 的包含 2000 个元素的一维数组 `x_d`,用于在 x 轴上绘制核密度估计图。接着,使用列表推导式和 `sum()` 函数计算了每个 `x_d` 值周围 0.5 范围内的数据点数量,并将其存储在 `density` 变量中。然后,使用 `plt.fill_between()` 函数绘制了一条核密度估计曲线,其中 `x_d` 作为 x 坐标,`density` 作为 y 坐标,`alpha` 参数设置了填充颜色的透明度。接着,使用 `plt.plot()` 函数绘制了一条水平直线和垂直刻度线,作为直方图的基准线和数据点的垂直位置。最后,使用 `plt.axis()` 函数设置了 x 轴和 y 轴的范围。
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