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

import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() x = ['A', 'B', 'C'] y = [10, 20, 30] bars = ax.bar(x, y) ax.bar_label(bars, labels=y) plt.show()报错：AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'bar_label'

这个报错是因为您使用的 Matplotlib 版本较老，不支持 `bar_label` 函数。`bar_label` 函数是在 Matplotlib 3.4.0 版本中引入的，如果您使用的版本比这个旧，就会出现这个错误。

如果您想使用 `bar_label` 函数，可以尝试升级 Matplotlib 至最新版本，或者手动安装最新版本的 Matplotlib。如果您不能升级 Matplotlib，则可以考虑手动在每个柱子上添加标签，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

x = ['A', 'B', 'C']
y = [10, 20, 30]
bars = ax.bar(x, y)

for i, v in enumerate(y):
    ax.text(i, v + 1, str(v), ha='center')

plt.show()

这将在每个柱子的顶部添加标签，标签文本为相应柱子的高度。

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x_1,y_1,c=y_1,cmap=plt.cm.Blues,s=10) plt.show()

在这段代码中，您使用了 `ax.plot()` 函数来绘制折线图，但是这个函数与散点图的 `ax.scatter()` 函数略有不同。具体来说，`ax.plot()` 函数没有 `s` 参数，而是使用 `linewidth` 参数来指定线条宽度。

因此，如果您想要用类似的方式设置折线的颜色，可以将 `c` 参数改为 `color`，将 `cmap` 参数改为 `cmap`，并将 `s` 参数改为 `linewidth`，代码应该改为：

import matplotlib.pyplot as plt

x_1 = range(1, 6)
y_1 = [x**3 for x in x_1]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_1, y_1, color=y_1, cmap=plt.cm.Blues, linewidth=2)

plt.show()

这样可以正确地设置折线的颜色映射，并且将线条宽度设置为 2。