y = [] fig, ax = plt.subplots() for label, x in zip(labels, pAgg): p = ax.bar(label, x, width=0.8, color='blue') ax.bar_label(p, label_type='edge', fmt='%.2f') # fmt='%.2f%%' 22.00% y.append(norm.cdf(x, mean, std))

这段代码看起来是在使用 matplotlib 库进行可视化，其中 labels 是一个标签列表，pAgg 是每个标签对应的数据列表。在循环中，使用 ax.bar() 函数绘制每个标签对应的柱状图，并使用 ax.bar_label() 函数添加标签值。最后，将每个数据点的标准化累积分布函数值添加到 y 列表中。

其中 norm.cdf() 函数是在 scipy 库中的统计模块中定义的，用于计算正态分布的累积分布函数值。mean 和 std 是正态分布的均值和标准差。

相关问题

fig, ax1 = plt.subplots(

fig, ax1 = plt.subplots()是用于创建一个包含一个子图的Figure对象和一个Axes对象的函数[^1]。其中，Figure对象代表整个图形窗口，而Axes对象则代表一个具体的绘图区域。

下面是一个示例，演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口，并在每个子图中绘制不同的数据[^2]：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

# 创建图形窗口和子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 在第一个子图中绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b', lw=1.5, label='1st')
ax1.plot(x, y1, 'ro')
ax1.grid(True)
ax1.legend(loc=0)
ax1.set_xlabel('index')
ax1.set_ylabel('value 1st')
ax1.set_title('A Simplot plot')

# 创建第二个子图
ax2 = ax1.twinx()

# 在第二个子图中绘制数据
ax2.plot(x, y2, 'g', lw=1.5, label='2nd')
ax2.plot(x, y2, 'ro')
ax2.legend(loc=0)
ax2.set_ylabel('value 2nd')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会创建一个包含两个子图的图形窗口，其中第一个子图绘制了y1的数据，第二个子图绘制了y2的数据。每个子图都有自己的y轴，但共享x轴。在绘制完数据后，使用plt.show()函数显示图形。

fig, ax = plt.subplots()解释一下python

在Python的matplotlib库中，`plt.subplots()`是一个函数，用于创建一个新的图形窗口，并在同一窗口内返回一个包含两个元素的元组：一个是当前活动的`Figure`对象（即新创建的图形），另一个是与该图形关联的`Axes`对象（即绘图区域）。当你看到这样的语法`fig, ax = plt.subplots()`，通常是在进行数据可视化时开始设置基础的绘图环境。

- `fig` (figure)：代表图形容器，你可以在这个容器中添加各种类型的图表。
- `ax` (axis)：表示轴对象，这是你放置数据、标签、图例等元素的地方，每个图形可能有多个轴（例如，散点图可能有一个x轴和一个y轴）。

通过这个简单的调用，你可以在一行代码中同时获取到图形和坐标轴，然后进一步进行绘图操作，比如绘制线图、散点图、直方图等。举个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图形和轴
fig, ax = plt.subplots()

# 在ax上绘制一条线
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
ax.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()