python绘制Q-Q图让横纵轴相等

好的，让横纵轴相等可以使用matplotlib库中的axis equal方法。具体的Python代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=100)

# 绘制Q-Q图
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal', 'box')
ax.plot(np.sort(data), sorted(np.random.normal(size=100)), 'o')
ax.plot([-3, 3], [-3, 3], '--', color='gray')
plt.show()

在这段代码中，我们首先生成了一组随机数据，然后使用matplotlib库中的subplot方法创建了一个子图，通过设置轴向相等的方式，实现了横轴与纵轴的刻度相同，最后使用plot方法绘制了Q-Q图。

相关问题

python如何调整Q-Q图横纵坐标一致

要调整Q-Q图的横纵坐标一致，可以使用matplotlib库中的qqplot()函数。该函数可以生成基于指定数据的Q-Q图，并且默认情况下是将横纵坐标一致的。

下面是一个简单的例子：

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些样本数据
data = stats.norm.rvs(size=1000)

# 绘制Q-Q图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)

# 显示图像
plt.show()

这个例子中，我们使用stats.norm.rvs()函数生成了1000个符合标准正态分布的随机样本。然后，使用stats.probplot()函数生成了这个样本的Q-Q图。注意，这里我们没有指定任何参数，所以横纵坐标默认是一致的。最后，使用plt.show()函数显示了Q-Q图。

python让Q-Q图横纵轴坐标相等

可以使用 matplotlib 库实现，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.normal(0, 1, 100)  # 生成一组随机数据
y = np.random.normal(0, 1, 100)

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(x, y)  # 绘制散点图

# 设置横纵坐标范围相同
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
max_range = max(abs(xlim[1]-xlim[0]), abs(ylim[1]-ylim[0]))
ax.set_xlim(xlim[0], xlim[0]+max_range)
ax.set_ylim(ylim[0], ylim[0]+max_range)

plt.show()

在上面的代码中，我们生成了一组随机数据，并使用 ax.scatter() 函数绘制了散点图。接着，我们通过 ax.get_xlim()、ax.get_ylim() 函数获取了现有的横纵坐标范围，并求出了两个范围的最大差值 max_range。最后，我们使用 ax.set_xlim()、ax.set_ylim() 设置了横纵坐标范围相同，保证了绘制出来的图形是一个正方形。