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如何在matplotlib中显示正态分布图中的标准差和值?

在matplotlib中显示正态分布图中的标准差和值,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 生成正态分布的数据:
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mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)  # 生成1000个符合正态分布的随机数
  1. 绘制直方图:
代码语言:txt
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plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.7)  # 绘制直方图,设置bins数量、密度和透明度
  1. 绘制标准差和值的线:
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plt.axvline(np.mean(data), color='r', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值线,红色虚线
plt.axvline(np.mean(data) + np.std(data), color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值+标准差线,绿色虚线
plt.axvline(np.mean(data) - np.std(data), color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值-标准差线,绿色虚线
  1. 添加图例和标签:
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plt.legend(['Mean', 'Mean + Std', 'Mean - Std'])  # 添加图例
plt.xlabel('Value')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Frequency')  # 设置y轴标签
  1. 显示图形:
代码语言:txt
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plt.show()  # 显示图形

这样就可以在matplotlib中显示正态分布图中的标准差和值。对于标准差和值的线,均值用红色虚线表示,均值加上一个标准差用绿色虚线表示,均值减去一个标准差用绿色虚线表示。

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