ax.plot(t, mu*t, lw=1, label='population mean', color='C0', ls='--')

时间: 2023-06-25 17:07:59 浏览: 112
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基于LS-Reader和C++提取d3plot结果文件数据并进行后处理

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这行代码是用来在 Matplotlib 中绘制一条直线图，其中： - `ax` 是一个 AxesSubplot 对象，表示图表中的一个子图。 - `t` 是一个 NumPy 数组，表示 x 轴上的数据点。 - `mu*t` 是一个 NumPy 数组，表示 y 轴上的数据点，其中 `mu` 是一个常数，表示斜率。 - `lw=1` 表示线宽为 1。 - `label='population mean'` 表示给这条线起一个标签，用于图例中的显示。 - `color='C0'` 表示线的颜色为 Matplotlib 的默认颜色循环中的第 0 个颜色，可以理解为蓝色。 - `ls='--'` 表示线的样式为虚线。
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chartjs-chart-box-and-violin-plot:Chart.js箱形图插件

npm install --save chart.js chartjs-chart-box-and-violin-plot 用法 在Github上查看 和 图表 四种新类型： boxplot ， horizontalBoxplot ， violin和horizontalViolin 。 设定档 /** * Limit decimal digits by...

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot...

写一个类似x= np.linspace(-5,2,100) y1=x**3+5*x**2+10 y2=3*x**2+10*x y3=6*x+10 fig, ax=plt.subplots() ax.plot(x,y1,color="blue",label="y(x)") ax.plot(x,y2,color="red",label="y'(x)") ax.plot(x,y3,color="green",label="y''(x)") ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") ax.legend()

ax.plot(x, y1, color='blue', label='y(x)') ax.plot(x, y2, color='red', label="y'(x)") ax.plot(x, y3, color='green', label="y''(x)") ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.legend() plt.show() ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成横轴数据 x = np.linspace(0, 2, 100) # 绘制正弦曲线 # 生成不同幅度的纵轴数据 y = np.sin(2 * np.pi * x) y1 = 0.5 * np.sin(4 * np.pi * x) y2 = 0.25 * np.sin( 8* np.pi * x) y_new = y1 + y2 # 绘制图像 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)') plt.plot(x, y_new, color='red', linestyle='--', label='0.5*sin(4x)+0.25*sin(8x)') # 绘制指数函数曲线 # 生成不同指数次幂的纵轴数据 y3 = np.exp(x) y4 = np.exp(-x) # 绘制图像 plt.plot(x, y3, color='orange', linestyle='-', label='exp(x)') plt.plot(x, y4, color='green', linestyle='--', label='exp(-x)') # 设置坐标轴范围及意义 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(-2,3) ax.set_ylabel('Volts') ax.set_xlabel('Time') ax.set_title('Damped Oscillation') # 添加图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()优化代码显示纵轴和横轴注释显示标题

ax.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)') ax.plot(x, y_new, color='red', linestyle='--', label='0.5*sin(4x)+0.25*sin(8x)') ax.plot(x, y3, color='orange', linestyle='-', label='exp(x)'...

test_mean_max = np.max(test_mean) test_mean_min = np.min(test_mean) bins = 10 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) ax.hist(test_mean, bins=bins, range=(test_mean_min, test_mean_max), density=True, rwidth=0.9) mu, sigma = test_mean.mean(), test_mean.std() x = np.linspace(test_mean_min, test_mean_max, 100000) y = 1 / (sigma*np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(- (x-mu)**2 / (2*sigma**2)) ax.plot(x, y) plt.show()为什么已经归一化，y轴的值有大于1的值

在这段代码中，density=...但是，代码中添加的曲线是正态分布的概率密度函数，它的最大值是1/sqrt(2*pi*sigma^2)，也就是说，它的最大值并不是1。因此，即使直方图被归一化为概率密度，曲线的最大值仍然可以大于1。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='...

优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2*np.pi*f*t)# 添加噪声np.random.seed(0)noise = np.random.normal(0, 0.1, len(x))x = x + noise# 生成一个参考信号s = np.sin(2*np.pi*f*t)# 相乘并滤波y = x * sb, a = signal.butter(4, 0.05)y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y_filtered)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()使它更简洁且使用mean函数代替filter函数

ax[0].plot(t, x) ax[0].set_title('Input Signal with Noise') ax[1].plot(t, s) ax[1].set_title('Reference Signal') ax[2].plot(t, y - y_mean) ax[2].set_title('Demodulated Signal') plt.show() 在这个...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) sin,cos=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,"b-",lw=2.5,label="sin()") plt.plot(x,cos,"r-",lw=2.5,label="cos()") plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$-\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) t=2*np.pi/3 plt.annotate(r'$\sin{\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t,np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10,+30), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.1")) ax=plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.plot(x,sin) plt.plot(x,cos) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5<x)&(x<-0.5),color='purple') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) plt.show()

- 使用plt.plot函数绘制sin和cos函数的图像，其中"b-"和"r-"表示蓝色和红色的实线，lw参数表示线宽，label参数表示图例标签。 - 使用plt.xlim和plt.ylim函数设置x和y轴的范围。 - 使用plt.xticks和plt.yticks函数...

优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波和噪声fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2*np.pi*f*t) + np.random.normal(0, 0.1, len(t))# 生成一个参考信号s = np.sin(2*np.pi*f*t)# 相乘并计算均值y = x * sy_mean = np.mean(y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y - y_mean)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()把输入信号代码整理成函数，输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分整理成代码，输入为待测周期信号，以及频率freq,输出为A,phi

ax[1].plot(t_vec, np.sin(2*np.pi*f*t_vec)) ax[1].set_title('Reference Signal') ax[2].plot(t_vec, signal * np.sin(2*np.pi*f*t_vec + phi)) ax[2].set_title('Demodulated Signal') plt.show() 在这个...

plt.plot(np.arange(1, len(codons) + 1), AUCmeans.loc[t, :], marker='.', color=color, lw=2, label=t)，报错：Multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

plt.plot(np.arange(1, len(codons) + 1), AUCmeans.loc[t].values, marker='.', color=color, lw=2, label=t) 这里使用了.values将AUCmeans.loc[t]转换成一个numpy数组，然后使用单维索引选择数据。这样就...

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

接下来定义了一个名为 "convert" 的嵌套函数，用于将标签值中的 "0" 和 "2" 转换为 "1"，并返回转换后的标签列表。接着使用 numpy 中的 linspace 函数生成一个长度为 100 的等差数列 "mean_fpr"。随后通过一个循环，...

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

根据你提供的代码，你创建了一个名为fig的画布，并添加了一个子图ax。然后，你设置了子图的投影为ccrs.PlateCarree()，并定义了一个范围extent。 接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴...

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8)

plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', # 绘制默认曲线 label='Luck', alpha=.8) 注意：这段代码并没有调用函数，只是定义了函数和内部函数。要想执行这段代码，需要在代码后面添加调用...

mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot(x, y_sig, color[i], label=tips[i]) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.grid(True) plt.show() size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()

具体来说，代码首先定义了三个平均值 mu 和标准差 sigma，以及对应的项目阶段 tips。然后通过 np.linspace 函数生成一组数据 x，计算出正态分布的概率密度函数 y_sig，并将其绘制在图像中。接着，代码通过 np.random...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator # 创建画布和子图对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 绘制平均值线 #ax.axhline(y=-650, color='r', linestyle='--',label='流域整体物质平衡=-650mm w.e.') # 添加阴影带 start_year = 2006 end_year = 2016 mask = np.logical_and(years >= start_year, years <= end_year) years_to_plot = years[mask] ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017') ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--',xmin=0.65, xmax=0.89) start_year_2 = 2000 end_year_2 = 2014 mask_2 = np.logical_and(years >= start_year_2, years <= end_year_2) years_to_plot_2 = years[mask_2] ax.fill_between(years_to_plot_2, -790-110, -790+110, alpha=0.2, color='green',label='Wu et al.2018') ax.axhline(-790, color='green', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.840) start_year_3 = 2000 end_year_3 = 2018 mask_3 = np.logical_and(years >= start_year_3, years <= end_year_3) years_to_plot_3 = years[mask_3] ax.fill_between(years_to_plot_3, -540-160, -540+160, alpha=0.2, color='blue',label='Shean et al.2020') ax.axhline(-540, color='blue', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.93) start_year_4 = 2000 end_year_4 = 2019 mask_4 = np.logical_and(years >= start_year_4, years <= end_year_4) years_to_plot_4 = years[mask_4] ax.fill_between(years_to_plot_4, -580-220, -580+220, alpha=0.2, color='red',label='Hugonnet et al.2021') ax.axhline(-580, color='red', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.957) # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel('年份',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_ylabel('物质平衡(mm w.e.)',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_title('图8 帕隆藏布流域1980-2019物质平衡',fontproperties=font_prop,fontsize=14,y=-0.17) # 强制显示整数刻度 ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) # 添加网格 ax.grid(True, which='major', linestyle='--') # 将坐标轴的刻度字体大小设置为12 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # 添加图例 ax.legend(fontsize=24,loc='lower left',prop=font_prop) # 设置图形的边距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show()

其中，ax.plot(x, y)用于绘制折线图，ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017')用于添加阴影带，ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--...

优化代码 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 构造x轴刻度标签 x1 = range(2003,2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12}) mse = np.mean(ret) accuracy = score * 100 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, " f"Accuracy = {accuracy:.2f}%") plt.grid(ls=":") plt.legend(frameon=False) plt.show()

plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 设置x轴刻度标签 x1 = range(2003, 2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x轴和y轴的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1...

优化以下代码保证标签被分为两部分，分别在右上角和右下角 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=line_colors[1], label=f'part B') ax.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax.legend(loc='upper right' ) plt.show()

axs[1].plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') axs[1].plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') axs[0].legend(loc='...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

ax.plot(x, y_sig, color[i] + '-', label=tips[i]) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.grid(True) plt.show() size = 100000 samples = [np....

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