python 画散布函数

Python是一种广泛利用于科学计算、数据分析和人工智能领域的编程语言。其中，matplotlib是Python的一个经常使用绘图库，用于生成各种静态、动态、交互式的图形。

本文将介绍怎样使用Python及matplotlib绘制散布函数图象。在绘图进程中，我们使用numpy库生成份布的随机样本，然后使用matplotlib绘制散布函数图象，通过散布函数图象了解散布的特点及其散布范围。

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 正态散布函数
def normal_distribution(mean, var):
std = np.sqrt(var)
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 100)
y = np.exp(-(x-mean)**2/(2*var)) / np.sqrt(2*np.pi*var)
return x, y
# 生成随机样本
samples = np.random.normal(0, 1, 10000)
# 绘制散布函数图象
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(samples, bins=50, density=True, alpha=0.6)
x, y = normal_distribution(0, 1)
plt.plot(x, y, 'r-', label='Normal Distribution')
plt.legend()
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Normal Distribution Histogram and Density Plot')
plt.show()

在代码中，我们首先定义了一个正态散布函数，然后使用numpy库生成了10000个符合正态散布的随机样本。接下来，我们使用plt.hist()函数绘制了样本数据的直方图，其中，参数density=True表示将直方图转化为密度图。最后，我们调用plt.plot()函数绘制了正态散布的散布函数图象，并添加了一些字体说明。

通过这样的一份Python代码，我们可以生成类似这样的散布函数图象，使得我们更加直观的了解数据散布的一些特点。