用python绘制某地区平均温度分布图

好的，以下是绘制某地区平均温度分布图的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟数据
mean_temp = [18.5, 20.3, 23.1, 26.2, 29.6, 32.8, 35.2, 34.1, 30.2, 26.2, 21.7, 18.9]
x = np.arange(1, 13)

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, mean_temp, '-o')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Temperature (℃)')
ax.set_title('Average Temperature Distribution in a Region')
plt.show()

希望能够帮到您，有其他问题欢迎再问我哦~

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如何用python绘制电影每日票房频率分布图

要用Python绘制电影每日票房频率分布图，我们可以使用Python中的Matplotlib库来实现。下面是一个简单的实例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 每日票房数据，这里只是一个示例
daily_box_office = [12000000, 15000000, 18000000, 22000000, 20000000, 14000000, 10000000]

# 设置直方图的边界和数量
bins = [1000000 * i for i in range(13)]
plt.hist(daily_box_office, bins=bins)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Movie Daily Box Office Distribution')
plt.xlabel('Daily Box Office (RMB)')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了一个每日票房数据的列表，然后使用Matplotlib的hist()函数来创建直方图。我们指定了直方图的边界和数量，然后添加了图表标题和坐标轴标签。最后，我们使用show()函数来显示图表。

根据您的实际数据，您需要将daily_box_office列表替换为您的每日票房数据，同时根据需要调整直方图的边界和数量。

使用python绘制分布图

在 Python 中，您可以使用 Matplotlib 库来绘制分布图。下面是一个简单的示例代码，它使用 Matplotlib 来绘制正态分布图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数
mu, sigma = 0, 0.1
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

# 绘制直方图
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
         np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
         linewidth=2, color='r')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用 `numpy.random.normal()` 函数生成 1000 个服从正态分布的随机数，然后使用 Matplotlib 的 `hist()` 函数绘制直方图。最后，我们在图上绘制了一个红色的正态分布曲线。

除了正态分布图之外，Matplotlib 还提供了许多其他类型的分布图，例如直方图、箱型图、密度图等等。您可以根据需要选择不同类型的分布图进行绘制。