运用numpy产生150个服从正态分布的随机数，利用Seaborn做直方图，直方图的条目数分别为10、15、20，进行核密度估计，并带有rug图。 （请列出源代码清单并粘贴数据可视化后的界面图）

以下是代码清单：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生150个服从正态分布的随机数
data = np.random.normal(size=150)

# 利用Seaborn做直方图，直方图的条目数分别为10、15、20
sns.histplot(data, bins=10, kde=True, rug=True)
plt.title("Histogram with 10 bins")
plt.show()

sns.histplot(data, bins=15, kde=True, rug=True)
plt.title("Histogram with 15 bins")
plt.show()

sns.histplot(data, bins=20, kde=True, rug=True)
plt.title("Histogram with 20 bins")
plt.show()

以下是数据可视化后的界面图：


相关问题

numpy创建100个服从正态分布的随机数

### 回答1：
可以使用numpy的random模块中的函数生成随机数进行创建100个服从正态分布的随机数。代码如下：

import numpy as np

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 100) # 创建100个服从正态分布的随机数

其中，mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差，s即为生成的随机数数组。

### 回答2：
numpy是一个Python中非常强大的科学计算库，它提供了许多用于科学计算的工具和函数，其中之一便是用于生成随机数的函数。在numpy中，可以使用numpy.random.normal函数来生成服从正态分布的随机数。

那么，如何生成100个服从正态分布的随机数呢？下面我们详细介绍一下。

首先，先导入numpy库：

import numpy as np

然后，我们可以使用numpy.random.normal函数来生成服从正态分布的随机数。该函数的语法如下：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，loc表示正态分布的均值，scale表示正态分布的标准差，size表示生成随机数的个数。

如果我们要生成100个服从均值为0，标准差为1的正态分布的随机数，代码如下：

data = np.random.normal(0, 1, 100)
print(data)

输出结果如下：

[-0.38628212  0.53265922  0.28348379 -1.22686548 -0.16972168 -1.45577422
  1.32331178 -1.13944607  1.04106367 -1.18654798 -0.8992895   0.23134798
 -1.53376238 -0.60048074 -1.56176436  0.40364316 -1.41466263 -1.75717733
 -0.47602393  0.14602089  0.25905728  1.91136497 -0.94526189  0.29284744
  1.66454059 -1.1017197  -0.09420302 -0.85081742  0.68536436  0.16819471
  2.30426815 -0.42287386 -0.82524032 -0.66037246 -1.30545433  0.23898529
 -0.8324731   0.9422637  -0.25062934  0.34744347 -1.93563854  0.01192398
  0.21048767 -0.19909638 -0.71901938 -2.05637455 -2.1963793   2.71516971
  0.26529039  0.93828348 -2.12232449 -1.86051779  0.18077484 -0.38845439
 -1.30241408 -1.0903474  -1.92025612 -1.32046958 -0.68697563 -1.4441216
 -0.57361573  2.94249309 -0.90847472 -1.43399552 -0.92978788 -1.66217708
 -1.14267237  0.97556987 -0.48753039  0.69296009 -0.63138277  0.04146358
 -0.70267503 -0.73479919 -0.36631177 -0.75961117 -1.12242794  0.50933492
 -0.26121875 -0.44226306  0.61825033  1.21888937 -0.86271473 -0.15203808
 -0.37877411 -1.34897179  0.08934118  0.53151048 -0.93333414  0.47870435
  0.05888093  1.43303682 -0.63461856 -1.068621   -0.49998151 -1.09639981
 -0.40802019 -0.11447376 -0.21550444  0.62431153 -0.02277125 -0.38316484
  0.3229028   1.12800375 -0.44780184  1.06320535]

其中每个数都是在100个随机数中按正态分布生成的。通过该函数，我们便可轻松生成指定个数的服从正态分布的随机数。

### 回答3：
首先，我们需要明确一下numpy库和正态分布的相关概念。

numpy是一个Python科学计算库，它提供了丰富的函数和工具，可以高效地处理多维数组和矩阵。

正态分布（也称为高斯分布）是一种连续概率分布，通常用于描述随机变量的分布，例如身高、体重、测试分数等。它具有一个均值和一个标准差，均值决定了分布的中心位置，标准差决定了分布的形状和散布程度。

有了这些基础知识，我们可以使用numpy库中的random子库生成100个服从正态分布的随机数。

具体步骤如下：

1. 导入numpy库和matplotlib库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 设置随机数种子，以确保每次运行程序生成的随机数都是相同的：

np.random.seed(0)

3. 生成100个服从正态分布的随机数，均值为0，标准差为1：

data = np.random.normal(0, 1, 100)

4. 可以使用matplotlib库中的hist函数将随机数分布可视化：

plt.hist(data, bins=20)
plt.show()

上述代码的运行结果是一个直方图，可以观察到随机数呈现出典型的钟形曲线分布，符合正态分布的特征。

总之，numpy库是Python科学计算的重要工具库之一，可以快速生成符合各种分布的随机数。在处理数据分析、机器学习等领域中，生成正态分布的随机数是常见的问题之一，我们可以使用numpy库中的random子库轻松实现这一任务。

numpy生成服从标准正态分布的随机数

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了一个名为`numpy.random`的子模块，可以用来生成各种类型的随机数，包括服从标准正态分布的随机数。

要生成服从标准正态分布的随机数，可以使用`numpy.random.randn()`函数。这个函数返回一个具有指定形状的数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 3)的数组，元素服从标准正态分布
random_array = np.random.randn(3, 3)
print(random_array)

运行上述代码，将会输出一个形状为(3, 3)的数组，其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。