fig = plt.figure() res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt) #默认检测是正态分布 plt.show()

这是一种Python编程语言中使用的matplotlib库，其中fig = plt.figure()将创建一个空白的图表对象，res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt)是为其提供一个横轴和纵轴，以绘制出每个数据点和它们在正态分布中的期望水平的概率图。

相关问题

fig = plt.figure() res = stats.probplot(train[‘SalePrice’], plot=plt) plt.show()

这似乎是一个 Python 代码段，用于绘制训练数据集的“SalePrice”变量的概率图。该图表将数据的分布与正态分布进行比较，以帮助确定数据是否服从正态分布。这可以在数据预处理和统计分析中使用。有没有其他问题需要我回答？

mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) plt.plot = (x, y_sig, color[i]) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.grid(True) plt.show()

这是一段Python代码，用于绘制三个正态分布的概率密度函数曲线，并将它们绘制在同一个图上。其中mu和sigma分别表示三个正态分布的均值和标准差，tips是每个分布对应的标签，figureIndex是图像的编号，fig是绘图对象，ax是坐标轴对象。代码中使用了numpy和matplotlib库。具体解释如下：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 定义三个正态分布的参数
mu = [14, 23, 22] # 均值
sigma = [2, 3, 4] # 标准差
tips = ['design', 'build', 'test'] # 标签

# 创建绘图对象
figureIndex = 0
fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8))
color = ['r', 'g', 'b'] # 颜色

# 绘制三个正态分布的概率密度函数曲线
ax = fig.add_subplot(111)
for i in range(3):
    x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) # 生成x轴数据
    y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sigma[i]) # 生成y轴数据
    ax.plot(x, y_sig, color[i], label=tips[i]) # 绘制曲线并打上标签

# 设置图例、坐标轴标签和网格
ax.legend(loc='best', frameon=False)
ax.set_xlabel('# of days')
ax.set_ylabel('probability')
plt.grid(True)

# 显示图像
plt.show()

运行代码后，会生成一张包含三个正态分布曲线的图像。其中，x轴表示随机变量的取值，y轴表示对应取值的概率密度。每个曲线的颜色不同，标签也不同。这个示例可以帮助我们更好地理解正态分布及其参数对随机变量分布的影响。