import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu,sigma=100,20 x=mu+sigma*np.random.randn(100000) plt.ist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75) pltxlabel('IQ');plt.ylabel('Probability') plt.title('Histogram of IQ') ply.axis([40,180,0,0.03]) plt.grid(True) plt.show input()
时间: 2023-12-25 10:04:47 浏览: 25
这段代码存在一些问题,我来帮你解决一下:
1. 第一行代码中缺少了换行符,应该在两个import语句之间加上一个换行符。
2. 第二行代码中的逗号应该改为等号。
3. 第三行代码中的plt.ist应该改为plt.hist。
4. 第四行代码中的pltxlabel应该改为plt.xlabel。
5. 最后一行的input()可以删除。
修改后的代码如下:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu = 100
sigma = 20
x = mu + sigma * np.random.randn(100000)
plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel('IQ')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.axis([40, 180, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()
```
运行这段代码,应该可以正确地显示出IQ的直方图。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(np.random.randn(50).cumsum())
这段代码使用了matplotlib库中的pyplot模块,用于绘制图形。其中np.random.randn(50).cumsum()生成了一个长度为50的随机数数组,并对其进行累加求和,最后使用plot()函数将其绘制成折线图。具体实现如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum())
plt.show()
```
运行该代码将会显示一个折线图,横轴表示数据点的序号,纵轴表示数据点的值。每个数据点的值为前面所有数据点的值的累加和。
优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noi
se = x + noise # 绘制原始信号和加噪声后的信号 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.plot(t, x_noise, label='Signal with Noise') plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() # 进行傅里叶变换 fft_x_noisese = np.fft.fft(x_noise) freqs = np.fft.fftfreq(len(x_noise)) # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(freqs, np.abs(fft_x_noisese)) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show()
优化建议:
1. 可以将一些常量提取出来,例如频率、噪声幅度等,避免在循环中重复计算。
2. 可以使用subplot函数将多张图放在同一张画布中展示,提高可视化效率。
3. 可以对频谱图进行对数变换,使其更容易观察信号的频域特征。
4. 可以对傅里叶变换结果进行归一化处理,使得频谱图的纵轴单位更易理解。