matplotlib绘制简单密度图与直方图结合 原创
时间: 2023-04-24 19:04:12 浏览: 98
matplotlib可以通过使用hist2d函数来绘制简单的密度图和直方图结合的图形。该函数可以接受两个数组作为输入,分别表示x轴和y轴的数据。同时,可以通过设置bins参数来控制直方图的柱子数量,通过设置cmap参数来控制颜色映射。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
# 绘制密度图和直方图结合的图形
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
# 添加标题和标签
plt.title('Density and Histogram Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图形
plt.show()
```
运行上述代码,可以得到一个简单的密度图和直方图结合的图形。可以根据实际需求调整参数,得到更加符合要求的图形。
相关问题
matplotlib画核密度直方图
通过使用Matplotlib库中的方法plt.hist()和seaborn库中的方法sns.kdeplot(),可以画出核密度直方图。
使用plt.hist()方法可以绘制频次直方图,该方法接受一个一维数组或Series作为输入,并根据输入数据的分布绘制出直方图。
而使用sns.kdeplot()方法可以得到变量分布的平滑估计,即核密度图。该方法接受一个一维数组或Series作为输入,并根据输入数据的分布绘制出核密度图。
因此,要画出matplotlib的核密度直方图,可以使用plt.hist()方法绘制频次直方图,再使用sns.kdeplot()方法绘制核密度图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
matplotlib绘制频率分布直方图代码
以下是绘制频率分布直方图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 设置直方图的参数
num_bins = 20
hist_range = (-4, 4)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=num_bins, range=hist_range, density=True)
# 添加标题和标签
plt.title('Frequency Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码将生成一个包含1000个随机数的数据集,并将其绘制为频率分布直方图。直方图分为20个柱子,每个柱子表示数据集中一定范围内的数据频率。`density=True`参数将频率归一化为概率密度。`hist_range`参数指定直方图的范围,即x轴的最小和最大值。最后,添加标题和标签,并显示图形。