关于Python绘制正态分布图（概率密度分布）以及遇到的问题（label无法显示）

目的：统计神经网络模型的参数分布情况

使用seaborn给我们提供的distplot函数来绘制，即调用sns.distplot()，并传入相关参数即可，这里我们用np.random.normal()函数来生成10000个均值为0，方差为1的数据，并将其传入sns.distplot()

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import seaborn as sns
import numpy as npw = np.random.normal(0, 1, 10000)with plt.style.context(['science', 'no-latex']): # 如果没有安装SciencePlot库，可以把这行去掉sns.distplot(w, bins=100, fit=norm)plt.title("honest parameters")plt.savefig('./distribution.svg', format='svg', dpi=300)plt.show()

运行后的结果:

可以看到已经成功画出来啦！

这时候如果我们想对比诚实模型和恶意模型的参数分布，并给其添加对应的标签，label="honest", label="attacker",代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import seaborn as sns
import numpy as npw = np.random.normal(0, 1, 10000)
w_bad = np.random.normal(1, 2, 10000)with plt.style.context(['science', 'no-latex']): # 如果没有安装SciencePlot库，可以把这行去掉sns.distplot(w, bins=100, fit=norm, label="honest")sns.distplot(w_bad, bins=100, fit=norm, label="attacker")plt.savefig('./distribution.svg', format='svg', dpi=300)plt.show()

画出来是这样的:

可以看到诚实模型和恶意模型的参数分布已经绘制出来，但似乎设置的标签不起作用label="honest", label="attacker"，在图中无法显示。

解决方法：在plt.show()之前调用plt.legend()即可解决此问题

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import seaborn as sns
import numpy as npw = np.random.normal(0, 1, 10000)
w_bad = np.random.normal(1, 2, 10000)with plt.style.context(['science', 'no-latex']): # 如果没有安装SciencePlot库，可以把这行去掉sns.distplot(w, bins=100, fit=norm, label="honest")sns.distplot(w_bad, bins=100, fit=norm, label="attacker")plt.savefig('./distribution.svg', format='svg', dpi=300)plt.legend() # 这行没有则无法显示标签plt.show()

绘制结果如下，可以看到，已经能够正常显示label标签了：

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