plt.figure(figsize=(6,4)) for df1,df2,lt in [(10,10,'--'),(15,20,'-.'),(29,18,':'),(50,50,'-')]: x = np.linspace(st.f.ppf(0.001, df1, df2),st.f.ppf(0.99, df1, df2), 100) plt.plot(x, st.f.pdf(x, df1, df2),label='df1=%d,df2=%d'%(df1,df2),linestyle=lt) plt.legend() plt.title("不同自由度下的F分布",fontdict={'fontsize':12}) plt.xlabel("X",fontdict={'fontsize':12}) plt.ylabel("概率密度",fontdict={'fontsize':12}) plt.ylim((0,1.5))

这段代码是用来画不同自由度下的F分布的概率密度函数图像。其中，plt.figure(figsize=(6,4))是设置画布的大小为6*4，for循环中的三元组(10,10,'--')，(15,20,'-.')，(29,18,':')，(50,50,'-')分别表示不同的自由度以及对应的线条样式。接着，使用numpy中的linspace函数生成一系列等间距的x值，st.f.ppf和st.f.pdf分别用于求解F分布的累积分布函数和概率密度函数，并将结果画在图上。最后，设置图的标题、横纵坐标标签、纵坐标范围和图例。

相关问题

plt.figure(figsize=(4,4))是什么

`plt.figure(figsize=(4, 4))` 是使用 Matplotlib 库创建一个指定大小的图形对象。

具体来说，`plt.figure()` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建一个新的图形对象。在代码片段中，`figsize=(4, 4)` 是 `plt.figure()` 函数的参数，用于指定图形对象的大小。

`figsize` 参数接受一个元组，包含两个数值，分别表示图形的宽度和高度（以英寸为单位）。在这个例子中，`(4, 4)` 表示图形的宽度和高度都是 4 英寸。

通过创建图形对象，我们可以在该对象上绘制各种图形，如折线图、散点图、柱状图等。可以使用 Matplotlib 提供的其他函数来添加具体的图形元素、设置坐标轴、添加标题等。

需要注意的是，在执行这段代码之前，我们需要先导入 Matplotlib 库并将其命名为 `plt`，通常使用 `import matplotlib.pyplot as plt` 来实现。

plt.figure(figsize=(10, 6))含义

这行代码是用来创建一个新的 Matplotlib 图形，它的大小为 10 英寸宽，6 英寸高。其中，函数 `figure()` 返回一个 Figure 对象，该对象是整个图形的顶层容器。在这个容器中，我们可以添加多个子图（Axes），并在每个子图中绘制数据。通过指定 `figsize` 参数，我们可以控制图形的大小，使其适合我们的需求。