python画折直方图

要使用Python绘制折线直方图，你可以使用matplotlib库中的hist()和plot()函数。首先，导入所需的库并生成随机数据。然后，创建一个Axes对象并使用hist()函数绘制直方图。接下来，使用plot()函数绘制折线图，并设置相关的属性，如颜色、线型和标记。最后，添加标题、坐标轴标签和图例，并展示图像。

代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 创建Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制直方图
n, bins_num, pat = ax.hist(data, bins=10, alpha=0.5, color='blue')

# 绘制折线图
ax.plot(bins_num[:10], n, marker='o', color="yellowgreen", linestyle="--")

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('折线直方图')
plt.xlabel('数据值')
plt.ylabel('频数')

# 添加图例
plt.legend(labels=['频次'])

# 展示图像
plt.show()

相关问题

python画正态直方图

在Python中，我们可以使用matplotlib库来画正态直方图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数，符合均值为0，标准差为1的正态分布
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 画出直方图
plt.hist(data, bins=50)

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

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个均值为0，标准差为1的正态分布，并使用50个区间进行直方图绘制。你可以根据实际需要修改代码中的数据和参数。

python 画多直方图

Python可以使用matplotlib库来绘制多个直方图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成两组随机数据
data1 = np.random.normal(0, 1, size=1000)
data2 = np.random.normal(5, 2, size=1000)

# 绘制直方图
plt.hist([data1, data2], bins=20, alpha=0.5, label=['Data 1', 'Data 2'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

这段代码会生成两组随机数据，并将它们绘制在同一个直方图上，通过alpha参数控制颜色深浅，通过label参数添加图例。你可以根据需要修改这段代码，例如修改数据源、调整图例位置等。