请使用distplot()函数绘制一个包含50个随机数的直方图
时间: 2023-12-15 09:32:59 浏览: 31
以下是使用distplot()函数绘制一个包含50个随机数的直方图的代码:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set()
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(50)
sns.distplot(data, bins=10, kde=False, rug=True)
```
其中,.random.randn()函数生成一个包含50个随机数的数组,赋值给变量data。然后使用sns.distplot()方法绘制直方图,输入参数为data、bins=10、kde=False、rug=True。其中,bins表示直方图的柱子数量,kde表示是否绘制核密度估计曲线,rug表示是否在x轴上绘制小刻度线。
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numpy绘制随机数直方图
可以使用numpy中的histogram函数和matplotlib中的plot函数来绘制随机数的直方图。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)
# 设置直方图的参数
bins = np.linspace(-5, 5, 50)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)
# 添加标题和标签
plt.title('Random number histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码会生成一个包含1000个随机数的数据集,并使用np.linspace函数生成50个等距的区间,然后用plt.hist函数绘制直方图。最后,添加标题和标签,并使用plt.show函数显示图像。
生成100个随机数并绘制8个直方图
好的,我可以帮你生成100个随机数并绘制8个直方图。以下是Python的代码实现:
```python
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成100个随机数
random_nums = [random.uniform(0, 10) for _ in range(100)]
# 绘制8个直方图
fig, axs = plt.subplots(2, 4, figsize=(12, 6))
axs = axs.flatten()
for i in range(8):
axs[i].hist(random_nums, bins=10, alpha=0.5)
axs[i].set_title("Histogram {}".format(i+1))
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这段代码首先使用`random.uniform()`函数生成了100个0到10之间的随机数。然后使用`matplotlib`库的`subplots()`函数创建了一个2行4列的图表,并将所有子图对象存储在一个`axs`数组中。接下来,使用`for`循环在每个子图上绘制直方图,并使用`set_title()`函数为每个子图设置标题。最后,使用`tight_layout()`函数调整子图的布局,并使用`show()`函数显示图表。