在matplotlib中制作具有统计意义的多星标注,可以通过以下步骤实现:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.hist(data, bins=10, edgecolor='black')
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
plt.annotate('Mean', xy=(mean, 0), xytext=(mean, 10),
arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))
plt.annotate('1 Std', xy=(mean + std, 0), xytext=(mean + std, 10),
arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))
plt.annotate('-1 Std', xy=(mean - std, 0), xytext=(mean - std, 10),
arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))
plt.legend(['Data'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
这样就可以在matplotlib中制作具有统计意义的多星标注。其中,多星标注通过annotate函数实现,可以根据需要添加更多的标注。示例中使用的是正态分布的随机数据,可以根据实际情况替换为自己的数据。
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