什么是Q-Q图，python画Q-Q图代码

Q-Q图是Quantile-Quantile图的简称，用于比较两个数据分布是否相似。其基本思路是将待比较分布中的分位数值按大小顺序排序，计算它们的累积分布函数，然后与一个已知分布（通常是正态分布）做比较，把两个分布函数上对应的点画在一张图上。如果它们重合，则两个分布相同；否则，它们可能不同。

以下是用Python绘制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(101)
sample = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 用statsmodels库计算样本分布的QQ图
sm.qqplot(sample, line='s')

# 绘制图表
plt.title("Q-Q plot")
plt.xlabel("Theoretical quantiles")
plt.ylabel("Sample quantiles")
plt.show()

这段代码首先使用 NumPy 生成一个100个正态分布的样本数据，然后使用 statsmodels 库的 qqplot 函数绘制 Q-Q 图。line='s' 选项表示在图表中绘制一条45度的对角线，以便比较两个分布之间的差异。最后调用 Matplotlib 的 plot 函数显示图表。