Python-Matplotlib，纵轴显示百分位数10，50、90的三个点，横轴不显示任何数据

你可以使用Matplotlib库中的PercentFormatter和EmptyLocator类来实现这个需求。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter, NullLocator

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=10000)

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制直方图
n, bins, patches = ax.hist(data, bins=50, density=True)

# 设定纵轴标签为百分位数
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1.0))

# 禁止横轴刻度显示
ax.xaxis.set_major_locator(NullLocator())

# 绘制纵轴的10%、50%、90%三个点
quantiles = np.percentile(data, [10, 50, 90])
ax.plot(quantiles, [0.1, 0.5, 0.9], 'ro')

plt.show()

这段代码会生成一个直方图，并在纵轴下方显示三个红点，表示数据的10%、50%、90%分位数。横轴不会显示任何数据。

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Python-Matplotlib，将百分位数10，50、90的三个点显示在相同横坐标，不同纵坐标上

你可以使用Matplotlib库的percentile函数来计算百分位数，并将这些数值作为y轴坐标，同时将10、50和90作为x轴坐标。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算10、50、90百分位数
percentiles = np.percentile(data, [10, 50, 90])

# 绘制水平线
plt.axhline(y=percentiles[0], color='r', linestyle='-')
plt.axhline(y=percentiles[1], color='g', linestyle='-')
plt.axhline(y=percentiles[2], color='b', linestyle='-')

# 设置x轴坐标
plt.xticks([10, 50, 90], ['10%', '50%', '90%'])

# 绘制图形
plt.plot(data)

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个包含百分位数的Matplotlib图形，其中10%、50%、90%三个点分别显示在不同的y轴坐标上。你可以根据需要修改这些百分位数和坐标轴标签。

pythonpython-matplotlib 绘制函数曲线

Python中的`matplotlib`是一个非常强大的数据可视化库，可以方便地绘制各种类型的图表，包括函数曲线。首先，你需要安装matplotlib，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install matplotlib

下面是一个简单的例子，展示如何使用`matplotlib`来绘制一条正弦函数曲线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建x轴的值，通常我们会从0到2π，步长为0.01
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)

# 计算对应x值的y值，这里是正弦函数sin(x)
y = np.sin(x)

# 创建一个新的图形窗口
plt.figure()

# 使用plot函数绘制曲线
plt.plot(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Sine Function')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个线性空间的x值，并计算了它们对应的正弦值。然后，`plot()`函数将x和y值连接起来形成曲线。最后，通过`title()`, `xlabel()`, 和 `ylabel()` 设置图表的元信息，并用`show()`显示结果。