python画数据分布图

Python 有很多画数据分布图的库，比如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。以下是一个使用 Matplotlib 画直方图和密度图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 画直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='g')

# 画密度图
kde = gaussian_kde(data)
x_grid = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
plt.plot(x_grid, kde(x_grid), color='r')

plt.show()

其中，`data` 是一组随机数据，`bins` 指定直方图的条数，`density` 指定是否对数据进行归一化，`alpha` 指定透明度，`color` 指定颜色。`gaussian_kde` 是用于计算核密度估计的函数。

这段代码会画出一个包含直方图和密度图的图像。你可以根据需要调整参数和样式。