首页使用python读取excel中的某几列数据并绘制正态分布直方图与核密度图

使用python读取excel中的某几列数据并绘制正态分布直方图与核密度图

时间: 2023-11-27 14:50:22 浏览: 100

首先，需要安装以下库：pandas、matplotlib、seaborn、numpy 然后，可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入所需的库 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np ``` 2. 读取Excel文件中的数据 ```python df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列2', '列3']) ``` 3. 绘制直方图 ```python plt.hist(df['列1'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='blue') plt.hist(df['列2'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='green') plt.hist(df['列3'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='red') plt.xlabel('数据') plt.ylabel('频率') plt.title('正态分布直方图') plt.show() ``` 4. 绘制核密度图 ```python sns.kdeplot(df['列1'], shade=True, color='blue') sns.kdeplot(df['列2'], shade=True, color='green') sns.kdeplot(df['列3'], shade=True, color='red') plt.xlabel('数据') plt.ylabel('密度') plt.title('核密度图') plt.show() ``` 完整代码如下： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列2', '列3']) plt.hist(df['列1'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='blue') plt.hist(df['列2'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='green') plt.hist(df['列3'], bins=20, density=True, alpha=0.5, color='red') plt.xlabel('数据') plt.ylabel('频率') plt.title('正态分布直方图') plt.show() sns.kdeplot(df['列1'], shade=True, color='blue') sns.kdeplot(df['列2'], shade=True, color='green') sns.kdeplot(df['列3'], shade=True, color='red') plt.xlabel('数据') plt.ylabel('密度') plt.title('核密度图') plt.show() ```

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