如何将excel一组数据绘制出分布图和正态分布图，两张图合在一起展现

要将Excel中的一组数据绘制成分布图和正态分布图并合并在一起，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，将数据输入Excel，并选中这列数据。

2. 然后，点击Excel的“插入”选项卡，选择“散点图”选项。

3. 在弹出的散点图对话框中，选择“散点图”子类型，然后点击“确定”。

4. 此时，Excel会自动生成一个基本的散点图，我们需要对其进行修改。先右键点击散点图中的任意数据点，选择“添加数据标签”；再右键点击任意一个数据标签，选择“格式数据标签”。

5. 在“格式数据标签”对话框中，勾选“值”和“X值”，然后取消勾选“类别名称”和“百分比”。接着，勾选“文本框”和“填充”，并将填充颜色设置为白色。

6. 接下来，我们需要添加正态分布曲线。右键点击散点图中的任意数据点，选择“添加趋势线”。

7. 在弹出的“添加趋势线”对话框中，选择“正态分布”类型，并勾选“显示方程式”和“显示R²值”。

8. 此时，Excel会自动生成一个正态分布曲线，并在图表上显示方程式和R²值。我们可以将其调整为适当的位置和大小。

9. 最后，我们需要将两个图表合并在一起。先将正态分布曲线的颜色设置为白色，然后将整个图表复制一份。在新的图表中，将散点图的颜色设置为白色，然后将其与正态分布曲线对齐。

10. 最后，我们可以将两个图表合并在一起，得到一张包含分布图和正态分布图的图表。

注意：在绘制正态分布图时，需要保证数据符合正态分布。如果数据不符合正态分布，绘制出的正态分布图可能不准确。

相关问题

如何将excel一组数据绘制出分布图和正态分布图，两张图合在一起展现，用python实现

要用Python将Excel中的一组数据绘制成分布图和正态分布图并合并在一起，可以使用以下步骤：

1. 首先，安装所需要的Python库。我们需要安装pandas、numpy、matplotlib和scipy。

   pip install pandas numpy matplotlib scipy

2. 然后，读取Excel中的数据。可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件，并将数据存储在一个pandas DataFrame对象中。

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 接下来，绘制数据的分布图。可以使用matplotlib库中的hist函数来绘制数据的直方图。

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   plt.hist(df['data'], bins=20)
   plt.xlabel('Data')
   plt.ylabel('Frequency')
   plt.title('Distribution of Data')

4. 然后，使用scipy库中的norm函数来计算数据的正态分布，并绘制正态分布曲线。可以使用numpy库中的linspace函数来生成一组数据，并将其传递给norm函数。

   import numpy as np
   from scipy.stats import norm
   
   mu, std = norm.fit(df['data'])
   x = np.linspace(df['data'].min(), df['data'].max(), 100)
   y = norm.pdf(x, mu, std)
   
   plt.plot(x, y)
   plt.xlabel('Data')
   plt.ylabel('Probability Density')
   plt.title('Normal Distribution of Data')

5. 最后，将两个图表合并在一起。可以使用matplotlib库中的twinx函数将两个y轴合并在一起，并使用legend函数添加图例。

   fig, ax1 = plt.subplots()
   ax2 = ax1.twinx()
   
   ax1.hist(df['data'], bins=20)
   ax1.set_xlabel('Data')
   ax1.set_ylabel('Frequency')
   ax1.set_title('Distribution of Data')
   
   ax2.plot(x, y, color='r')
   ax2.set_ylabel('Probability Density')
   ax2.legend(['Normal Distribution'], loc='upper right')
   
   plt.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制数据的分布图
plt.hist(df['data'], bins=20)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Data')

# 计算数据的正态分布，并绘制正态分布曲线
mu, std = norm.fit(df['data'])
x = np.linspace(df['data'].min(), df['data'].max(), 100)
y = norm.pdf(x, mu, std)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Normal Distribution of Data')

# 将两个图表合并在一起
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

ax1.hist(df['data'], bins=20)
ax1.set_xlabel('Data')
ax1.set_ylabel('Frequency')
ax1.set_title('Distribution of Data')

ax2.plot(x, y, color='r')
ax2.set_ylabel('Probability Density')
ax2.legend(['Normal Distribution'], loc='upper right')

plt.show()

如何将excel一组数据绘制出分布图和正态分布图，两张图合在一起展现，用python实现，要求图的x轴能清楚看到组距

你可以使用Python中的matplotlib和numpy库来实现这个任务。下面是一个简单的实现：

首先，你需要从Excel文件中读取数据。你可以使用pandas库来读取Excel文件并将其转换为numpy数组：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_excel('data.xlsx')
values = np.array(data['values'])

然后，你可以使用numpy库中的histogram函数来计算数据的直方图。这个函数将数据分为多个区间，并返回每个区间的计数和区间边界：

hist, bins = np.histogram(values, bins=10)

接下来，你可以使用matplotlib库来绘制直方图和正态分布图。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 绘制直方图
plt.hist(values, bins=bins, edgecolor='black')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')

# 计算正态分布曲线
mu, std = norm.fit(values)
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.title("Data Distribution")
plt.legend(['Normal Distribution', 'Data'])
plt.show()

这将绘制一个包含直方图和正态分布曲线的图像。直方图将显示数据的分布，而正态分布曲线将显示数据的平均值和标准差。你可以根据需要调整参数并添加标签和标题。