axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50,color='k',alpha=0.5)什么意思
时间: 2024-03-19 15:40:44 浏览: 12
这行代码是在创建一个2D图表中的第i行第j列位置的直方图。直方图的数据是由np.random.randn(500)生成的,这个函数会生成一个包含500个随机数的一维数组,这些随机数符合标准正态分布(平均值为0,标准差为1)。这些随机数会被划分到50个等宽的区间中,每个区间的数据量会被统计出来并绘制为一个柱状条。颜色为黑色,透明度为0.5。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=500,color='k',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
这段代码使用了Matplotlib库来创建一个2x2的子图,并在每个子图中绘制了一个高斯分布的直方图。其中,np.random.randn(500)生成了一个包含500个符合标准正态分布的随机数的一维数组,bins=500参数指定了直方图的条数,color='k'指定直方图的颜色为黑色,alpha=0.5指定直方图的透明度为0.5。通过设置sharex=True和sharey=True,所有子图共享相同的X和Y轴。最后,通过plt.subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距。
#调整子图周围间距 fig,axes= plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50,color='r',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
这段代码是用来创建一个2x2的图像网格,并在每个子图中绘制一个随机数值的直方图。在这里,通过`plt.subplots_adjust()`函数来调整子图周围的间距。`wspace`和`hspace`分别控制子图之间的水平和垂直间距。将它们都设置为0,可以让子图之间的间距为0,从而使得整个图像看起来更加紧凑。