matplotlibのは、ヒストグラムに数学的な表現や確率密度曲線を追加します

目標を描きます

我々は、ヒストグラムは、定量的データの分布を記述するために使用することができる分離し、ヒストグラムとして確率密度曲線を追加した場合、このような特徴を観察するより明確にすることができます。

ここでは、ヒストグラムの度数分布と正規分布の確率密度校正式に基づいて重量について正規分布の確率密度の曲線を描きます。

注：確率論の内容について、正規分布、レビュー、トラブル確率密度、頻度分布ヒストグラムやその他のコンテンツに精通していません。

matplotlibのプログラミング

# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

mu = 60.0
sigma = 2.0
x = mu + sigma*np.random.randn(500)

bins = 50

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

n, bins, patches = ax.hist(x, bins, density=True, histtype="bar", facecolor="#99FF33", edgecolor="#00FF99", alpha=0.75)

y = ((1/(np.power(2*np.pi, 0.5)*sigma))*np.exp(-0.5*np.power((bins-mu)/sigma, 2)))

ax.plot(bins, y, color="#7744FF", ls="--", lw=2)

ax.grid(ls=":", lw=1, color="gray", alpha=0.2)

ax.text(54, 0.2, r"$y=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$", {"color":"#FF5511", "fontsize":20})

ax.set_xlabel("体重")
ax.set_ylabel("概率密度")
ax.set_title(r"体重的直方图：$\mu=60.0$, $\sigma=2.0$", fontsize=16)

plt.show()

完成マップ