plt.fill_between(np.linspace(-4,4,100),stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100)),alpha=.15)什么意思

这行代码使用了Matplotlib库中的fill_between函数，用于将两个曲线之间的区域填充颜色。具体来说，它将一条从-4到4的水平线（即np.linspace(-4,4,100)）和一个标准正态分布曲线（即stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100))）之间的区域填充上了透明度为0.15的颜色。可以通过调整函数的参数来修改填充的颜色、透明度等属性。

相关问题

ax.fill_between 纵坐标归一化

`ax.fill_between()` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于绘制区域填充图。当你想要在直方图、线图或其他基于数据点的图形上添加填充部分，并希望纵坐标的范围被自动调整到 [0, 1] 或者自定义范围内，可以利用纵坐标归一化功能。

当你传入 `fill_between()` 函数的两个数组作为 x 轴值，以及一个数组表示每个 x 值对应的高度区间时，Matplotlib 会将这些区间相对于 y 轴的最大值进行缩放，以便看起来像是在特定比例尺上填充。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 归一化纵坐标
max_val = max(np.max(y1), np.max(y2))
y1_norm = y1 / max_val
y2_norm = y2 / max_val

# 绘制并填充区域
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax.fill_between(x, y1_norm, y2_norm, alpha=0.5)  # 归一化的填充

ax.set_ylim([0, 1])  # 设置 y 轴范围，如果不需要自动归一化，可以省略此行
ax.legend()

plt.show()

在这个例子中，`fill_between()` 的高度会被转换成介于0到1之间的比例，使得填充区域适应了纵坐标的动态范围。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import norm# 生成随机数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# 拟合正态分布曲线mu, std = norm.fit(data)x = np.linspace(-5, 5, 100)p = norm.pdf(x, mu, std)plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)# 显示图像plt.show()讲一下各变量

这是Python中导入NumPy、Matplotlib和SciPy库的代码。这些库都是用于科学计算和数据可视化的常用工具。其中NumPy提供了高效的数组和矩阵运算功能，Matplotlib用于绘制各种类型的图表，而SciPy则提供了许多科学计算的函数和工具。在导入这些库后，我们可以使用它们提供的函数和类来进行各种计算和数据处理操作。