python 绘制频数与正太分布图
描述性统计
df.describe()
中位数
norm['monthly_lifespan'].median()
众数
counts = np.bincount(norm['monthly_lifespan'])
#返回众数
np.argmax(counts)
绘制
def normfun(x, mu, sigma):pdf = np.exp(-((x - mu) ** 2) / (2 * sigma ** 2)) / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))return pdfdef plot_(df): length = df['monthly_lifespan'] # 获得长度数据集mean = length.mean() # 获得数据集的平均值std = length.std() # 获得数据集的标准差# 设定X轴:前两个数字是X轴的起止范围,第三个数字表示步长# 步长设定得越小,画出来的正态分布曲线越平滑x = np.arange(0, 88, 0.1)# 设定Y轴,载入刚才定义的正态分布函数y = normfun(x, mean, std)# 绘制数据集的正态分布曲线plt.plot(x, y)# 绘制数据集的直方图plt.hist(length, bins=12, rwidth=0.9, density=True)plt.title('Normal User distribution')plt.xlabel('Length')plt.ylabel('Probability')# 输出正态分布曲线和直方图plt.show()
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