python 绘制两组数据的分布图

可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制两组数据的分布图。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有两组数据，分别是 x 和 y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, label='第一组数据')

# 再来一组数据
a = [2, 4, 6, 8, 10]
b = [4, 8, 12, 16, 20]

# 绘制另一组数据的散点图
plt.scatter(a, b, label='第二组数据')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

这样就可以在同一张图中绘制两组数据的分布情况了。

相关问题

python画两组正态分布直方图

要使用Python画两组正态分布直方图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成两组正态分布的随机数据：

data_normal = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
data_unknow = np.random.normal(loc=2, scale=0.5, size=1000)

3. 绘制直方图：

plt.hist(data_normal, bins=30, alpha=0.5, label='Normal')
plt.hist(data_unknow, bins=30, alpha=0.5, label='Unknow')
plt.legend()
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Two Groups of Normal Distributions')
plt.show()

这样就可以用Python画出两组正态分布的直方图。

seabon绘制两组数据的概率分布密度图

您可以使用seaborn库来绘制两组数据的概率分布密度图。下面是一个使用seaborn绘制两组随机数据的示例代码：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成两组随机数据
data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)

# 使用seaborn绘制概率分布密度图
sns.kdeplot(data1, label="Data 1")
sns.kdeplot(data2, label="Data 2")

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title("Density Plot of Data 1 and Data 2")

# 显示图形
plt.show()

这段代码中，我们首先导入了seaborn库和numpy库。然后，使用`np.random.randn()`函数生成了两组随机数据(data1和data2)。接下来，使用`sns.kdeplot()`函数分别绘制了data1和data2的概率分布密度图。最后，我们添加了图例和标题，并使用`plt.show()`函数显示图形。

您可以根据自己的数据进行相应的修改和调整，以满足您的需求。希望对您有帮助！