plt.hist哪个版本有lw参数
时间: 2024-04-12 08:31:44 浏览: 6
在 Matplotlib 中,hist 函数的 lw 参数用于指定绘制直方图边界线的线宽(linewidth)。该参数在 Matplotlib 版本 3.4.0 及以后的版本中引入。
如果你使用的是 Matplotlib 3.4.0 或更新版本,你可以通过在 hist 函数中设置 lw 参数来控制直方图边界线的线宽。具体使用方式为:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 绘制直方图
plt.hist(data, lw=2)
# 显示图形
plt.show()
```
如果你使用的是旧版本的 Matplotlib,可能没有 lw 参数,或者使用其他参数来控制直方图边界线的线宽。在这种情况下,建议查阅相应版本的 Matplotlib 文档或函数说明,以了解可用于控制线宽的参数。
相关问题
用 scipy.stats 方法产生均值为 2 标准差为 5 的正态分布的随机整数 100 个,并绘制出对应的直方图和概率密度曲线
好的,我来为您解答这个问题。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
```
接着,我们可以使用 `norm.rvs()` 方法来生成均值为 2 标准差为 5 的正态分布的随机整数 100 个:
```python
mean = 2
std = 5
size = 100
data = norm.rvs(loc=mean, scale=std, size=size).astype(int)
```
这里,`loc` 参数指定分布的均值,`scale` 参数指定分布的标准差,`size` 参数指定随机整数的个数,`.astype(int)` 方法将随机数转化为整数类型。
接着,我们可以使用 `plt.hist()` 方法来绘制直方图:
```python
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, color='g')
plt.title('Histogram of Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
```
这里,`bins` 参数指定直方图的柱子数量,`density` 参数指定是否绘制概率密度曲线,`alpha` 参数指定柱子的透明度,`color` 参数指定柱子的颜色。
最后,我们可以使用 `norm.pdf()` 方法来绘制概率密度曲线:
```python
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 100)
plt.plot(x, norm.pdf(x, mean, std), 'r-', lw=2)
plt.show()
```
这里,`x` 是横坐标,`norm.pdf()` 方法用于计算概率密度值。
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mean = 2
std = 5
size = 100
data = norm.rvs(loc=mean, scale=std, size=size).astype(int)
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, color='g')
plt.title('Histogram of Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 100)
plt.plot(x, norm.pdf(x, mean, std), 'r-', lw=2)
plt.show()
```
运行后,会得到一张包含直方图和概率密度曲线的图形,如下所示:
![histogram](https://img-blog.csdnimg.cn/20211004170215160.png)
python画直方图中有标准偏差
在Python中使用matplotlib库可以很方便地画出直方图。要在直方图中加入标准偏差,可以使用numpy库中的std函数来计算标准偏差,然后使用matplotlib库中的annotate函数来添加标注。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, size=1000)
# 计算标准偏差
std = np.std(data)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30)
# 添加标注
plt.annotate('Standard deviation: {:.2f}'.format(std), xy=(1, 1), xytext=(-50, -50),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points', ha='right', va='top',
bbox=dict(boxstyle='round', fc='w', ec='gray', lw=2))
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先生成了1000个均值为0,标准差为1的随机数据。然后使用numpy库中的std函数计算了数据的标准偏差。接着使用matplotlib库中的hist函数绘制了直方图。最后使用annotate函数添加了标准偏差的标注。运行这个代码可以得到一个带有标准偏差的直方图。