举个例子说明在matplotlib中normed=True有什么作用

在matplotlib中，normed=True参数用于将直方图的频率转换为概率密度。举个例子，假设我们有一组数据x，我们想要绘制直方图并将频率转换为概率密度。我们可以使用normed=True参数来实现这一目标。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.normal(size=1000)

# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=30, normed=True)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们生成了1000个随机数，并使用plt.hist函数绘制了直方图。我们将bin数设置为30，并将normed参数设置为True，这将使直方图的y轴表示概率密度而不是频率。最后，我们通过plt.show()函数显示了绘制的图形。

运行上述代码，可以看到生成的直方图的y轴表示概率密度，而不是频率。这可以更好地表示数据的分布情况。

相关问题

在matplotlib中normed=True有什么作用

在matplotlib中，normed=True的作用是将直方图的纵轴按照概率密度进行标准化，使其满足概率密度函数的性质，即区间内所有概率密度函数的面积为1。这样可以使不同数据之间的直方图更容易进行比较，因为它们都满足相同的概率密度函数性质。如果normed=False，直方图的纵轴将显示原始数据的频数，而不是概率密度。

能否举个例子说明如何在matplotlib中使用'axis='both''选项？

在matplotlib中，当你想要同时控制x轴和y轴的范围、刻度标签或者添加额外的元素时，可以使用`axis='both'`选项。例如，你可以创建一个简单的散点图，并同时设置x轴和y轴的属性：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 使用'both'模式绘制并设置轴
ax.set_axis_off()  # 关闭默认的坐标网格
ax.axis('both')  # 同时控制x和y轴
ax.spines['top'].set_color('none')  # 隐藏顶部边框
ax.spines['right'].set_color('none')  # 隐藏右侧边框

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们设置了无网格（`set_axis_off()`），然后通过`axis('both')`命令调整了x轴和y轴，最后隐藏了部分边界以获得简洁的视图。