用Python随机生成一组150个粒度数据,并绘制直方图、概率曲线、累积概率曲线在一张图上显示,使用双y轴,一侧为概率,另一侧为累积概率

### 绘制带有双Y轴的直方图、PDF和CDF 为了满足需求,在同一张图表上展示直方图、概率密度函数(PDF)曲线以及累积分布函数(CDF)曲线,并且设置双Y轴来区分PDF值和CDF值,可以按照如下方式编写代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm # 生成150个随机粒度数据点 data = np.random.rand(150) fig, ax1 = plt.subplots() # 设置颜色和其他样式属性以便更好地区分不同部分 color = 'tab:blue' ax1.set_xlabel('值') ax1.set_ylabel('累计概率', color=color) n_bins = 30 counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=n_bins, density=True) cdf = np.cumsum(counts) * (bin_edges[1:] - bin_edges[:-1]) ax1.plot(bin_edges[1:], cdf, label='CDF', color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) # 创建第二个y轴实例共享相同的x轴 ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:red' # 使用density=True使得面积等于1从而获得pdf ax2.hist(data, bins=n_bins, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.6, color=color, edgecolor='black') xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = norm.pdf(x, np.mean(data), np.std(data)) ax2.plot(x, p, 'k', linewidth=2, label='PDF') ax2.set_ylabel('概率密度', color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) plt.title('直方图与PDF/CDF对比') fig.tight_layout() plt.legend(loc="upper right") plt.show() ``` 此段代码实现了以下功能: - 随机生成了150个介于0到1之间的浮点数值作为模拟的数据集[^1]。 - 利用了`numpy`库中的`histogram()`函数计算累积分布频率(CDF),并通过线形图形式在左侧y轴显示出来;同时利用`scipy.stats.norm.pdf()`获取正态分布下的理论概率密度函数(PDF),并在右侧y轴通过折线图的形式展现出来。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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