plt.hist哪个版本有lw参数

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：

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

请给出一个可调节参数的三参数log-logistic分布的绘图示例，我要参看三个参数对图形的影响特征,基于python

在Python中，你可以使用`scipy`库中的`loglogistic`分布来创建一个具有可调节参数的三参数log-logistic分布。三参数log-logistic分布的一般形式是添加了一个位置参数，可以提供一个偏移量，使得分布可以调整到任意实数位置。

下面是一个如何使用`scipy.stats`中的`loglogistic`函数绘制不同参数的三参数log-logistic分布图形的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import loglogistic

# 设置随机数种子以便可复现
np.random.seed(123)

# 定义三参数log-logistic分布的参数
# 形状参数a, 尺度参数s, 位置参数loc
a, s, loc = 2, 1, 0  # 你可以改变这些参数来观察图形的变化

# 创建一个三参数log-logistic分布对象
dist = loglogistic(a, s, loc)

# 定义一个值的范围，用于绘制概率密度函数
x = np.linspace(dist.ppf(0.001), dist.ppf(0.999), 100)

# 绘制概率密度函数
plt.plot(x, dist.pdf(x), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='PDF')

# 生成随机样本并绘制直方图
sample = dist.rvs(size=1000)
count, bins, ignored = plt.hist(sample, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 添加图例和标题
plt.legend(loc='best', frameon=False)
plt.title('Three-parameter Log-Logistic Distribution')
plt.show()

在这个例子中，`a`是形状参数，它决定了分布的偏斜程度；`s`是尺度参数，它影响分布的宽度；`loc`是位置参数，它决定了分布的中心位置。通过改变这些参数，你可以观察到分布形状的变化。

运行上述代码将会显示一个图形窗口，其中包含三参数log-logistic分布的概率密度函数（PDF）以及基于这些参数生成的随机样本的直方图。

python广义极值_python scipy stats.genextreme用法及代码示例

广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）是极值分布的一种，它是三个基本极值分布（Gumbel、Fréchet和Weibull）的统一表示。在Python中，可以使用SciPy库的`stats.genextreme`模块来进行广义极值分布的分析和拟合。

下面是一个使用`stats.genextreme`模块进行GEV分布的拟合和绘制概率密度函数的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import genextreme

# 生成随机数据
data = genextreme.rvs(c=0.5, loc=0, scale=1, size=1000)

# 拟合GEV分布
params = genextreme.fit(data)

# 绘制概率密度函数
x = np.linspace(genextreme.ppf(0.01, *params), genextreme.ppf(0.99, *params), 100)
pdf = genextreme.pdf(x, *params)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='GEV pdf')

plt.hist(data, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)
plt.legend(loc='best', frameon=False)
plt.show()

在上面的代码中，`genextreme.rvs()`函数用于生成随机数据，其中参数`c`表示广义极值分布的形状参数，`loc`表示分布的位置参数，`scale`表示分布的尺度参数。`genextreme.fit()`函数用于拟合GEV分布，返回最优的参数值。`genextreme.ppf()`函数用于计算给定概率下的分位点，`genextreme.pdf()`函数用于计算概率密度函数。

最后，我们使用`hist()`函数绘制数据的直方图，并将概率密度函数作为线条绘制在直方图上方。

以上就是使用Python进行广义极值分布分析和拟合的简单示例。