python画两组正态分布直方图

时间: 2023-10-06 09:04:16 浏览: 108
要使用Python画两组正态分布直方图,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 生成两组正态分布的随机数据: ```python data_normal = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) data_unknow = np.random.normal(loc=2, scale=0.5, size=1000) ``` 3. 绘制直方图: ```python plt.hist(data_normal, bins=30, alpha=0.5, label='Normal') plt.hist(data_unknow, bins=30, alpha=0.5, label='Unknow') plt.legend() plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram of Two Groups of Normal Distributions') plt.show() ``` 这样就可以用Python画出两组正态分布的直方图。
相关问题

两个城市的指标分别为:广州:X1=3001.7、X2=245.9、X3=1001.5、X4=525.1、X5=13381、X6=38568、X7=67116,深圳:X1=2239.4、X2=303.3、X3=478.3、X4=279.3、X5=24940、X6=136071、X7=187300。(1)使用python对两个城市的7个指标绘制两个正态分布检验图对数据的正态性进行直观检验。(2)使用python检验两个城市的7个指标有无显著差异,即检验两组数据的总体方差是否相等,用Levene方差齐性检验。(3)当假定两个城市样本有着相同的方差时,使用python说明这两个城市的7个指标有无显著差异

首先需要导入所需的库和数据。假设广州的数据存储在名为“”的DataFrame中,深圳的数据存储在为“sz”的DataFrame中。 ``` python import as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot plt import scipy.stats as stats # 导入 gz = pd.DataFrame({'X1': [3001.7], 'X2': [245.9 'X3': [100.5], 'X': [525.1], 'X': [13381], 'X6': [38568], 'X7': [67116]}) sz = pd.DataFrame({'X1': [2239.4], 'X2': [303.3], 'X3': [478.3], 'X4': [279.3], 'X5': [24940], 'X6': [136071], 'X7': [187300]}) ``` 接下来,我们可以使用直方图和QQ图对每个城市的指标进行正态性检验。 ``` python # 绘制直方图和QQ图 fig, axs = plt.subplots(7, 2, figsize=(8, 20)) for i, col in enumerate(gz.columns): # 广州直方图 axs[i, 0].hist(gz[col], bins=10) axs[i, 0].set_title(col + ' in Guangzhou') # 广州QQ图 stats.probplot(gz[col], dist="norm", plot=axs[i, 1]) axs[i, 1].set_title(col + ' in Guangzhou') # 深圳直方图 axs[i, 2].hist(sz[col], bins=10) axs[i, 2].set_title(col + ' in Shenzhen') # 深圳QQ图 stats.probplot(sz[col], dist="norm", plot=axs[i, 3]) axs[i, 3].set_title(col + ' in Shenzhen') plt.tight_layout() plt.show() ``` 这会得到一个包含14幅图的图表,每个指标都有一个直方图和对应的QQ图。通过观察直方图和QQ图,我们可以看出每个指标是否符合正态分布。 接下来,我们可以使用Levene方差齐性检验检查两个城市的7个指标是否具有相同的方差。 ``` python # 执行Levene方差齐性检验 _, p = stats.levene(gz, sz) # 显示检验结果 if p < 0.05: print('The variances are significantly different (p={:.4f}).'.format(p[0])) else: print('The variances are not significantly different (p={:.4f}).'.format(p[0])) ``` 最后,如果方差相等的假设成立,我们可以使用独立样本t检验检验两个城市的7个指标是否具有显著差异。 ``` python # 执行独立样本t检验 _, p = stats.ttest_ind(gz, sz, equal_var=True) # 显示检验结果 if (p < 0.05).any(): print('There is a significant difference in at least one variable (p-values: {}),'.format(p.values)) else: print('There is no significant difference in any variable (p-values: {}),'.format(p.values)) ``` 这将输出一条消息,指出这两个城市的7个指标是否具有显著差异。

plt.hist 画两组数据

好的,下面是一个简单的例子,演示如何使用 `plt.hist()` 函数画两组数据的直方图: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成两组随机数据 data1 = np.random.normal(0, 1, 1000) data2 = np.random.normal(2, 1, 1000) # 设置直方图的参数 bins = np.linspace(-5, 5, 50) alpha = 0.5 # 画出两组数据的直方图 plt.hist(data1, bins=bins, alpha=alpha, label='Data 1') plt.hist(data2, bins=bins, alpha=alpha, label='Data 2') # 添加图例和标题 plt.legend() plt.title('Histogram of Two Datasets') # 显示图像 plt.show() ``` 在这个例子中,我们首先使用 `numpy` 库生成了两组均值分别为 0 和 2 的正态分布随机数据。接着,我们设置了直方图的参数,包括 bins(直方图的分组数)和 alpha(透明度),然后分别画出了两组数据的直方图。最后,我们添加了图例和标题,然后调用 `plt.show()` 函数显示图像。运行代码后,应该会看到如下的直方图: ![histogram_of_two_datasets.png](https://i.loli.net/2021/06/30/JwPZnN5a4MqxfXk.png) 其中,蓝色的直方图表示 Data 1,橙色的直方图表示 Data 2。可以看到,两组数据的分布情况有所不同,这也反映在了它们的直方图上。
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