解决可视化问题:module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf'----使用scipy中的函数代替

解决可视化问题:module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf'

今天在学习可视化绘制直方图，并添加拟合曲线时遇到了一个问题，即题目中所写module ‘matplotlib.mlab’ has no attribute ‘normpdf’

查阅相关资料之后发现是matplotlib.mlab移除了normpdf()的函数。可以使用scipy.stats.norm.pdf来解决这个问题

下面是代码展示
报错的代码

import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab            # 这个包中的函数可以添加随机变量分布的拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm# 样本数据
mu = 100      # 分布期望
sigma = 15    # 分布标准差
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
num_bins = 20# 绘制数据分布
yhist, xhist, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=1, facecolor='blue', alpha=0.5)# 添加拟合曲线
y = mlab.normpdf(xhist, mu, sigma)
plt.plot(xhist, y, "r--")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Histogram of Normality: $\mu=100$, $\sigma=15$")
plt.show()

结果：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-3c515860b004> in <module>14 15 # 添加拟合曲线
---> 16 y = mlab.normpdf(xhist, mu, sigma)17 plt.plot(xhist, y, "r--")18 plt.xlabel("x")AttributeError: module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf'

修改之后

import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab            # 这个包中的函数可以添加随机变量分布的拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm# 样本数据
mu = 100      # 分布期望
sigma = 15    # 分布标准差
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
num_bins = 20# 绘制数据分布
yhist, xhist, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=1, facecolor='blue', alpha=0.5)# 添加拟合曲线
y = norm.pdf(xhist, mu, sigma)
# y = mlab.normpdf(xhist, mu, sigma)
plt.plot(xhist, y, "r--")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Histogram of Normality: $\mu=100$, $\sigma=15$")
plt.show()

输出结果：

参考资料
matplotlib.mlab.normpdf的文档
scipy.stats.norm.pdf的文档
讨论帖

大家如果有遇到相似问题，可以试试是否能够解决咯。

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