在Python中将曲线拟合为直方图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
x_data = np.linspace(0, 10, 100)
y_data = 3 * x_data + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)

# 定义多项式函数
def poly_func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# 进行曲线拟合
popt, pcov = curve_fit(poly_func, x_data, y_data)

# 绘制直方图
plt.hist(y_data, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制原始数据点
plt.scatter(x_data, y_data, color='blue', label='Data Points')

# 绘制拟合曲线
x_fit = np.linspace(min(x_data), max(x_data), 100)
y_fit = poly_func(x_fit, *popt)
plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='Fitted Curve')

plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()