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matplotlib的概率密度图
时间: 2024-04-26 17:17:12
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densityplot:matplotlib 函数用于可视化由散点组成的密度图
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matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于创建各种类型的图表和可视化。概率密度图（Probability Density Plot）是matplotlib中的一种常见图表类型，用于显示连续变量的概率密度分布。
在matplotlib中，可以使用`plt.plot()`函数来创建概率密度图。通常情况下，我们会使用核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）来估计概率密度函数。KDE是一种非参数统计方法，通过对数据进行平滑处理来估计概率密度函数。
下面是一个使用matplotlib创建概率密度图的示例代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一组随机样本数据
data = np.random.randn(1000)
# 使用核密度估计绘制概率密度图
plt.hist(data, density=True, bins=30, alpha=0.5, color='steelblue')
plt.title('Probability Density Plot')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
# 绘制核密度曲线
density = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
kde = gaussian_kde(data)
plt.plot(density, kde(density), color='red', label='KDE')
plt.legend()
plt.show()
在上述代码中，首先生成了一组随机样本数据`data`，然后使用`plt.hist()`函数绘制直方图，并设置`density=True`以显示概率密度。接着，使用`gaussian_kde()`函数创建核密度估计对象，并使用`plt.plot()`函数绘制核密度曲线。最后，通过设置标题、坐标轴标签和图例等参数，使用`plt.show()`函数显示图表。
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