python柱状图截断

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制柱状图。如果想要截断柱状图，可以使用plt.xlim()函数来设置x轴的范围。例如，如果想要截断x轴的范围在0到10之间，可以使用以下代码：

plt.xlim(0, 10)

这样就可以将柱状图的x轴范围截断在0到10之间。请注意，这个代码应该在绘制柱状图之前使用。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [关于Python绘制柱状图等图形，以及数据拆分与合并详细讲解](https://blog.csdn.net/aaa123_456aaa/article/details/121693154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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模拟截断正态分布： 使用 Numpy 包模拟100万个从截断正态分布中抽取的成绩。 参数：均值为75，标准差为20，截断在0和100之间。 步骤： 函数确保分布在0和100之间截断。 生成数据并使用 matplotlib 绘制包含100个柱状图的直方图。

要使用numpy模拟截断正态分布，并绘制包含100万个成绩的直方图，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了numpy和matplotlib库。如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install numpy matplotlib

然后，编写Python代码实现这一过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义参数
mu = 75  # 均值
sigma = 20  # 标准差
lower_bound = 0  # 截断下界
upper_bound = 100  # 截断上界

# 使用numpy的truncnorm函数生成截断正态分布
truncated_normal_data = np.truncnorm((lower_bound - mu) / sigma, (upper_bound - mu) / sigma, loc=mu, scale=sigma)

# 生成100万个样本
num_samples = 1_000_000
scores = truncated_normal_data.rvs(size=num_samples)

# 计算并绘制直方图
plt.hist(scores, bins=100, density=True, alpha=0.5)  # 密度直方图有助于可视化
plt.xlabel('分数')
plt.ylabel('频率')
plt.title('截断正态分布成绩分布 (均值=75，标准差=20)')
plt.show()

这段代码首先创建了一个从截断正态分布中抽样的数组，然后使用matplotlib绘制了包含100万个样本的直方图，显示了成绩的分布情况。