在 matplotlib 中按分数显示 50 人（满分 10 分）的人数的频率分布图（无方图，直方图）。 0 分： * 1分： *** 2分：**** ... 10分： *** ・ 对于栏右端的坐标值数组，请使用 numpy 模块。

在matplotlib中，可以使用`matplotlib.pyplot.hist`函数来绘制频率分布直方图。首先，需要计算每个分数对应的人数，然后使用numpy模块生成坐标值数组。下面是实现该功能的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 分数数据
scores = [0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10, 10]

# 计算频率分布
hist, bins = np.histogram(scores, bins=np.arange(11))

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], hist, align='edge', width=0.8)

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Score Distribution')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会根据给定的分数数据绘制出频率分布直方图，其中x轴表示分数，y轴表示对应分数的人数。

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在 matplotlib 中按分数显示 10 人（满分 50 分）的人数的频率分布图（无方图，直方图）。 0点: * 1点: *** 2点: **** ... 10点: *** ・ 对于栏右端的坐标值数组，请使用 numpy 模块。

在 matplotlib 中绘制频率分布图可以使用直方图（histogram）来实现。首先，我们需要将每个分数对应的人数计算出来，然后使用直方图绘制出来。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 分数数据
scores = np.array([0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 10, 10, 10])

# 计算频率分布
hist, bins = np.histogram(scores, bins=np.arange(11))

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], hist, align='center', width=0.8)

# 设置横轴标签
plt.xlabel('Score')

# 设置纵轴标签
plt.ylabel('Frequency')

# 设置标题
plt.title('Frequency Distribution of Scores')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先定义了分数数据 `scores`，然后使用 `numpy.histogram` 函数计算出频率分布的直方图数据，其中 `bins` 参数指定了分数的范围。然后，我们使用 `matplotlib.pyplot.bar` 函数绘制直方图，并设置横轴标签、纵轴标签和标题。最后，使用 `matplotlib.pyplot.show` 函数显示图形。

matplotlib绘制频率分布直方图代码

以下是绘制频率分布直方图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 设置直方图的参数
num_bins = 20
hist_range = (-4, 4)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=num_bins, range=hist_range, density=True)

# 添加标题和标签
plt.title('Frequency Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形
plt.show()

这段代码将生成一个包含1000个随机数的数据集，并将其绘制为频率分布直方图。直方图分为20个柱子，每个柱子表示数据集中一定范围内的数据频率。`density=True`参数将频率归一化为概率密度。`hist_range`参数指定直方图的范围，即x轴的最小和最大值。最后，添加标题和标签，并显示图形。