如何创建多个变量的分布图？

创建多个变量的分布图可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：首先，需要导入用于数据处理和可视化的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
准备数据：将需要绘制分布图的数据准备好，可以是一个列表、数组或数据框。
创建变量：根据数据的不同特征，创建多个变量来存储数据。
绘制分布图：使用Matplotlib库中的绘图函数，根据需要选择合适的分布图类型，如直方图、箱线图、核密度图等。
自定义图形：根据需求，可以添加标题、标签、图例等来美化图形。

以下是一个示例代码，展示如何创建多个变量的直方图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
data = np.random.randn(1000, 3)  # 生成1000个样本，每个样本有3个特征

# 创建变量
var1 = data[:, 0]
var2 = data[:, 1]
var3 = data[:, 2]

# 绘制直方图
plt.hist(var1, bins=20, alpha=0.5, label='Variable 1')
plt.hist(var2, bins=20, alpha=0.5, label='Variable 2')
plt.hist(var3, bins=20, alpha=0.5, label='Variable 3')

# 添加标题和标签
plt.title('Distribution of Variables')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这段代码使用NumPy生成了一个包含1000个样本和3个特征的随机数据集。然后，将每个特征存储在不同的变量中，并使用Matplotlib的hist函数绘制直方图。最后，通过添加标题、标签和图例来自定义图形，并使用show函数显示图形。

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