matplotlib直方图的基础上增加折线

要在matplotlib直方图的基础上增加折线，可以使用`plot`函数。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)

# 计算折线数据
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = np.exp(-x**2/2) / np.sqrt(2*np.pi)

# 绘制折线
plt.plot(x, y, 'r--')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们生成了1000个服从标准正态分布的随机数，并使用`hist`函数绘制了一个直方图。然后，我们计算了一个高斯分布的概率密度函数，并使用`plot`函数绘制了一个红色的折线。最后，使用`show`函数显示了整个图形。

相关问题

matplotlib 直方图

Matplotlib是Python的绘图库，可以与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。我们通常使用Matplotlib的Pyplot函数集合来绘制图形。[1]绘制直方图的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(x_value, bins=10)
plt.title("data analyze")
plt.xlabel("height")
plt.ylabel("rate")
plt.show()

这段代码将根据给定的数据`x_value`绘制一个直方图，将数据分成10个区间（即10个柱子），并显示标题为"data analyze"，x轴标签为"height"，y轴标签为"rate"的直方图。[2]

如果想对直方图进行改造，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
n, bins_num, pat = ax.hist(x_value, bins=10, alpha=0.75)
ax.plot(bins_num[:10], n, marker='o', color="yellowgreen", linestyle="--")

这段代码将在同一个图形上绘制直方图，并在直方图上绘制一个折线图，折线图的x轴为前10个区间的边界值，y轴为每个区间的频数。折线图的标记为圆形，颜色为"yellowgreen"，线型为虚线。[3]

使用matplotlib库绘制散点图,折线图,直方图,饼状图

好的，以下是使用matplotlib库绘制散点图、折线图、直方图、饼状图的示例代码：

### 散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

### 折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

plt.plot(x, y)
plt.show()

### 直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(size=1000)

plt.hist(data, bins=30)
plt.show()

### 饼状图

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()

以上代码仅为示例，你可以根据自己的需求进行修改和优化。