matplotlib 绘制直方图和拟合正态曲线
首先,还是看看matplotlib中hist函数的语法
hist( x, bins=None, range=None, normed=False, # 超重要density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', rwidth=None, # 选用 orientation='vertical', color=None, edgecolor=None, label=None, # 常用stacked=False, **kwargs)
x:数组或者数组序列(不要求每个数组长度相同),用于存放数据;
bins:整数、序列或字符串,整数表示等宽区间的个数(直方图条形个数),自动计算区间范围,序列则表示区间的范围,除了最后一个以外,都是包含左边不包含右边,字符串则表示对应的策略,默认为 hist.bins;
range:元组,指定最小值和最大值(直方图数据的上下界),默认包含绘图数据中的最小值和最大值(默认以绘图数据的最小值作为直方图数据的上下界);
normed:是否将直方图的频数转化为频率;
density:布尔值,可选,如果为 True,则返回的是归一化的概率密度,所有区间的概率之和为1;
weights:类似于数组的值,可选,形状和 x xx 相同,表示每个值对应的权重,默认情况下所有数据的权重相同;
cumulative:布尔值或 -1,累积求和,表示小于某个数的所有元素个数之和,随着数的增大而不断增大,如果为 -1,则反转方向,表示大于某个数的所有元素个数之和,随着数量增大而不断减小;
histtype:指定直方图的类型,默认为 bar。bar(多个并列摆放),barstacked(多个堆叠摆放),step(生成对应的折线),stepfilled(填充相关区域);
align:设置条形边界值的对齐方式,默认为 mid,另外还有 left 和 right;
rwidth:设置条形图的宽度;
orientation:设置直方图的摆放方向,默认为垂直方向;
color:设置直方图的填充色;
edgecolor:设置直方图边框色;
label:设置直方图标签,可以通过 legend 展示其图例;
stacked:当有多个数据时,是否需要将直方图呈堆叠摆放,默认水平摆放
示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import normplt.rcParams['font.family']='Arial' # 设置字体和figure大小
plt.rcParams['font.size']=15
plt.figure(figsize=(10,7))
#
mu =np.mean(data) #计算均值
sigma =np.std(data) #计算标准差num_bins = 60 #直方图柱子的数量n, bins, patches = plt.hist(data, num_bins,density=True, edgecolor="black",facecolor='gray', alpha=0.6,range=[int(tumor_min),int(tumor_max)])
#直方图函数,x为x轴的值,normed=1表示为概率密度,即和为一,绿色方块,色深参数0.5.返回n个概率,直方块左边线的x值,及各个方块对象
y = norm.pdf(bins, mu, sigma) #拟合一条最佳正态分布曲线y
plt.plot(bins, y, 'g--') #绘制y的曲线
plt.xlabel('Signal Intensity') #绘制x轴
plt.ylabel('Probability') #绘制y轴
plt.subplots_adjust(left=0.15) #左边距
plt.show()
效果:
参考博客:(1条消息) matplotlib 绘制直方图_xiaofeiyu321的博客-CSDN博客_直方图
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