import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布: data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布: #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2) 这段代码改为用matplotlib绘制
时间: 2024-04-02 11:33:47 浏览: 17
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123)
# a、服从μ=0,σ=1 的正态分布:
data = np.random.randn(10000)
plt.hist(data, bins=30, density=True)
# b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布:
# loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状
data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000)
plt.hist(data2, bins=30, density=True)
plt.show()
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
这是一段Python代码,它导入了四个库:pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中,pandas用于数据处理和分析,numpy用于科学计算,matplotlib.pyplot用于绘制图表,seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库,需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们,例如:
```shell
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
```
安装完成后,你就可以在Python代码中使用它们了。