python hist直方图拟合曲线_详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法

直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形，用矩形的宽度和高度表示频数分布，通过直方图，用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。

在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图，至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线)，一般来说有以下两种方法。

方法一：采用matplotlib中的mlab模块

mlab模块是Python中强大的3D作图工具，立体感效果极佳。在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制，在此基础上再添加一条曲线。在这里，我们以鸢尾花iris中的数据为例，来举例说明。

import numpy as np

import matplotlib.mlab as mlab

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas

# Load dataset

url =

"https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"

names = ['sepal-length', 'sepal-width','petal-length', 'petal-width', 'class']

dataset = pandas.read_csv(url, names=names)

print(dataset.head(10))

# descriptions

print(dataset.describe())

x = dataset.iloc[:,0] #提取第一列的

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