正态qq图的横纵坐标怎么设置

正态 QQ 图的横纵坐标是根据数据的经验分布函数和标准正态分布函数计算得到的，可以按照以下步骤进行设置：

1. 将数据按照从小到大的顺序排列。
2. 计算每个数据点的经验分布函数值，即数据中小于等于该点的数量除以总数。
3. 计算每个数据点的标准正态分布函数值，即使用标准正态分布的分布函数计算得到。
4. 绘制散点图，横坐标为标准正态分布函数值，纵坐标为经验分布函数值。

需要注意的是，如果数据量较小，则经验分布函数和标准正态分布函数的计算可能会产生误差，因此在绘制正态 QQ 图时应该根据数据量的大小和分布情况来合理选择横纵坐标的刻度和范围。

相关问题

plt.plot设置横纵坐标

引用中的代码展示了如何使用plt.plot函数设置横纵坐标。在这个例子中，cap1_x作为x轴坐标，cap2_y和cap3_y分别作为两条折线的y轴坐标。通过调用plt.plot(cap1_x, cap2_y, color='r', label="ATT-RLSTM")和plt.plot(cap1_x, cap3_y, color='g', label="CNN-RLSTM")可以分别绘制出红色和绿色的折线图。

需要注意的是，plt.plot函数的第一个参数是x轴坐标数据，第二个参数是y轴坐标数据。你可以根据自己的需求，将具体的数据替换到这个函数中来设置横纵坐标。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python画图如何显示各点横纵坐标（x, y）？](https://blog.csdn.net/qq_54528857/article/details/125249712)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [python plot绘制折线图，自定义横坐标间距、竖向显示大小](https://blog.csdn.net/qq_45758854/article/details/125636478)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [pyplot设置坐标间距、图中每个点设置相应数值](https://blog.csdn.net/ProgrammersFighting/article/details/124573859)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python如何调整Q-Q图横纵坐标一致

要调整Q-Q图的横纵坐标一致，可以使用matplotlib库中的qqplot()函数。该函数可以生成基于指定数据的Q-Q图，并且默认情况下是将横纵坐标一致的。

下面是一个简单的例子：

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些样本数据
data = stats.norm.rvs(size=1000)

# 绘制Q-Q图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)

# 显示图像
plt.show()

这个例子中，我们使用stats.norm.rvs()函数生成了1000个符合标准正态分布的随机样本。然后，使用stats.probplot()函数生成了这个样本的Q-Q图。注意，这里我们没有指定任何参数，所以横纵坐标默认是一致的。最后，使用plt.show()函数显示了Q-Q图。