如何从嵌套列表中的数据绘制多个密度图

从嵌套列表中绘制多个密度图的步骤如下：

导入必要的库和模块，例如matplotlib和numpy。
准备数据：将嵌套列表展开为一维列表，以便于后续处理。可以使用列表推导式或者递归函数来展开嵌套列表。
创建子图：使用matplotlib的subplot函数创建多个子图，每个子图对应一个密度图。
绘制密度图：对于每个子图，使用matplotlib的plot函数绘制密度曲线。可以使用numpy的histogram函数计算数据的直方图，并使用matplotlib的plot函数绘制密度曲线。
设置图表属性：对每个子图进行必要的设置，例如标题、坐标轴标签等。
显示图表：使用matplotlib的show函数显示绘制好的图表。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
data = [[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7]]

# 展开嵌套列表
flat_data = [item for sublist in data for item in sublist]

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(len(data), 1, figsize=(8, 6))

# 绘制密度图
for i, ax in enumerate(axs):
    # 计算直方图
    hist, bins = np.histogram(data[i], bins=10, density=True)
    # 计算密度曲线
    density = hist / hist.sum()
    # 绘制密度曲线
    ax.plot(bins[:-1], density)
    # 设置图表属性
    ax.set_title(f"Density Plot {i+1}")
    ax.set_xlabel("Value")
    ax.set_ylabel("Density")

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

这段代码将会根据提供的嵌套列表数据绘制多个密度图，每个密度图对应一个子图。你可以根据实际需求调整代码中的参数和属性设置来满足你的要求。

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