正态分布柱状图50个数值呈正态分布,通过plt.bar()进行绘制
时间: 2023-08-03 17:11:24 浏览: 55
要绘制正态分布柱状图,需要用到`numpy`和`matplotlib`库。
首先生成50个服从正态分布的随机数:
```python
import numpy as np
# 生成50个服从正态分布的随机数
mu, sigma = 0, 0.1 # 正态分布的均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 50)
```
然后用`matplotlib`库中的`bar`函数绘制柱状图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制柱状图
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
plt.show()
```
其中`hist`函数用于计算并绘制直方图,其中`density=True`表示将直方图归一化为概率密度函数。`plt.show()`函数用于显示图像。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成50个服从正态分布的随机数
mu, sigma = 0, 0.1 # 正态分布的均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 50)
# 绘制柱状图
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
plt.show()
```
相关问题
50个数值成正态分布范围为0-100 通过plt.bar()进行柱状绘制
可以使用Python中的random和numpy库来生成符合正态分布的50个随机数,并使用matplotlib库的plt.bar()函数进行柱状图绘制。
示例代码如下:
```python
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成50个随机数,符合正态分布,范围为0-100
mu, sigma = 50, 10 # 均值和标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 50)
data = [x if x >= 0 else 0 for x in data] # 将小于0的数值设置为0
data = [x if x <= 100 else 100 for x in data] # 将大于100的数值设置为100
# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(data)), data)
# 设置标题、坐标轴标签
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
```
运行以上代码,可以得到一个50个数值成正态分布范围为0-100的柱状图。
plt.bar绘制两份数据对比的柱状图
好的,以下是使用plt.bar绘制两份数据对比的柱状图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成示例数据
data1 = np.array([20, 35, 30, 35, 27])
data2 = np.array([25, 32, 34, 20, 25])
labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘制柱状图
bar_width = 0.35
x = np.arange(len(labels))
plt.bar(x, data1, bar_width, label='Data1')
plt.bar(x + bar_width, data2, bar_width, label='Data2')
# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Comparison of Data1 and Data2')
# 设置图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们生成了两份示例数据`data1`和`data2`,并使用`plt.bar`函数绘制了两组柱状图。通过`bar_width`参数,我们使两组柱状图的位置错开,以便更清楚地看到它们之间的差异。最后,我们设置了x轴标签、y轴标签和标题,并使用`plt.legend()`添加了图例。
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