繪制目標

我們可以單獨使用直方圖來描述定量數據的分布特征，而如果為直方圖添加一條概率密度曲線，就能更明顯地去觀察這種特征。

這里就會在頻率分布直方圖的基礎上繪制一條About體重的正態分布概率密度曲線，并標定正態分布概率密度的公式。

Note：不熟悉正態分布、概率密度、頻率分布直方圖等內容的麻煩復習一下概率論的內容。

Matplotlib編程實現

# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mplmpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falsemu = 60.0 sigma = 2.0 x = mu + sigma*np.random.randn(500)bins = 50fig, 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("體重") ax.set_ylabel("概率密度") ax.set_title(r"體重的直方圖：$\mu=60.0$, $\sigma=2.0$", fontsize=16)plt.show()

成品圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】Matplotlib在直方图中添加概率密度曲线和数学表达式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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