幂律分布图python

要绘制幂律分布图，你可以使用Python中的matplotlib库。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成符合幂律分布的随机数据
alpha = 2.5
x_min = 1
x_max = 100
num_points = 1000

data = x_min * (np.random.power(1 - alpha, num_points) - 1) / (1 - alpha)

# 绘制幂律分布图
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.7)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Power Law Distribution')

# 绘制理论曲线
x = np.linspace(x_min, x_max, 1000)
y = (alpha - 1) * x_min**(alpha - 1) / x**(alpha)
plt.plot(x, y, 'r', linewidth=2)

plt.show()

在这个例子中，我们先生成了1000个符合幂律分布的随机数据，然后使用`plt.hist()`函数绘制直方图。接着，我们还绘制了理论曲线，其中`alpha`为幂律分布的指数，`x_min`和`x_max`为数据的最小值和最大值。

运行代码后，将会得到符合幂律分布的随机数据的直方图，并且理论曲线表示了幂律分布的特征。你可以根据自己的需求调整参数和绘图样式。