05-matplotlib-直方图

 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt

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     由于一系列不等的纵形图组成，表示数据分布的情况
     例如：某年级同学的身高分布
     需要注意与 柱形图的区别
 '''

 # # 例
 # mu = 100    #均值
 # sigma = 20    # 标准差
 #
 # x = mu + sigma * np.random.random(1000)
 # plt.hist(x,bins=20,density=True)
 # plt.show()
 #
 #
 # # 双变量图 频率越低越暗
 # # x的中心为2
 # x = np.random.randn(1000) +2
 # # y的中心为3
 # y = np.random.randn(1000)+3
 #
 # plt.hist2d(x,y,bins=40)
 # plt.show()

 # 练习
 '''
     随机生成2000个数据，均值为10， 方差3；
     绘制两个直方图， bins =10 和50 ，normed ／density 分别为True,False;
     随机生成x,y 各2000个， x均值1 ，y 均值5;
     绘制2-D直方图， bins = 40;
 '''
 # 均值
 ava = 10
 # 方差
 variance = 3

 sigma = np.sqrt(variance)
 x = ava + sigma * np.random.random(2000)

 plt.hist(x,bins=10,density=True)
 plt.show()

 plt.hist(x,bins=50,density=False)
 plt.show()

 x = np.random.randn(2000) +1
 y = np.random.randn(2000) + 5
 plt.hist2d(x,y,bins=40)
 plt.show()

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