import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。

import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。

x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。

x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。

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：

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。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 data = np.random.randn(1000, 5) # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in range(5): axs[i].hist(data[:, i], bins=30) axs[i].set_title(f'Feature {i+1}') plt.show()给出详细解释

这段代码使用了 Python 的 Matplotlib 库，以及 NumPy 库来生成数据。主要用于绘制五个特征的直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(1000, 5)

这段代码使用 NumPy 库生成了一个 1000 行 5 列的随机数矩阵，表示了五个特征的数据。

# 绘制直方图
fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3))
for i in range(5):
    axs[i].hist(data[:, i], bins=30)
    axs[i].set_title(f'Feature {i+1}')
plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个大小为 1x5 的子图，即五个子图排列在一行中。然后，使用 for 循环对每个特征使用 hist() 函数绘制直方图，并设置了每个子图的标题。最后，调用 plt.show() 函数显示绘制的图形。

绘制直方图可以直观地观察数据的分布情况，可以看出每个特征的数据大致符合什么样的分布。如果数据分布不平衡，可能需要进行数据预处理，例如标准化或归一化等操作。

通过观察直方图，我们可以看到每个特征的数据分布情况，从而对数据进行初步分析和特征选择。