利用python绘制laplace分布

绘制laplace分布可以使用python中的matplotlib库，可以使用np.random.laplace函数生成laplace分布的随机数据，然后使用pyplot.hist函数绘制出laplace分布的直方图。

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给出代码，利用python绘制laplace分布

很高兴为您服务！下面是一段Python代码，可以用来绘制Laplace分布：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# parameters
mu = 0
sigma = 1# set x values
x = np.arange(-7, 7, 0.01)# set laplace distribution
y = (1/(2*sigma)) * np.exp(-np.abs(x-mu)/sigma)# plot
plt.plot(x, y)
plt.title('Laplace Distribution')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('probability density')
plt.show()

帮我补全下面的代码，绘制laplace和gauss的柱状分布图并保存epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)]

当绘制两个柱状图时，最好使用`subplots`函数来创建一个包含两个子图的图形，并使用`bar`函数分别在两个子图中绘制柱状图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,5))

# 绘制Laplace分布的柱状图
ax1.hist(vals_laplace, bins=50, color='blue', alpha=0.5)
ax1.set_title('Laplace Distribution')

# 绘制Gaussian分布的柱状图
ax2.hist(vals_gauss, bins=50, color='green', alpha=0.5)
ax2.set_title('Gaussian Distribution')

# 显示图形
plt.show()

# 保存图形到文件
fig.savefig('distributions.png')

这段代码会绘制一个包含两个子图的图形，左边的子图显示Laplace分布的柱状图，右边的子图显示Gaussian分布的柱状图。最后，通过`savefig`函数将生成的图形保存到本地文件系统中。