Скрыть график гистограммы

Поэтому я хочу создать нормальное распределение, и я видел один способ сделать это, используя этот код:

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 5 sigma = 1 s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) count, bins, ignored = plt.hist(s, 100, normed=True); pdf = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)) mu_ = 10 sigma_ = 1 s = np.random.normal(mu_, sigma_, 1000) count_, bins_, ignored_ = plt.hist(s, 100, normed=True); pdf_ = 1/(sigma_ * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- (bins_ - mu_)**2 / (2 * sigma_**2)) plt.plot(bins, pdf, linewidth=2, color='g') plt.plot(bins_, pdf_, linewidth=2, color='r') plt.show() 

И результат:

введите описание изображения здесь

Мой вопрос в том, могу ли я как-то скрыть график гистограммы, так что показана только нормальная линия распределения? Я знаю, что есть другой способ создать нормальное распределение, но я предпочитаю этот путь

Спасибо вам за помощь!!!

2 Solutions collect form web for “Скрыть график гистограммы”

Попробуйте добавить plt.clf() прямо сейчас:

 plt.plot(bins, pdf, linewidth=2, color='g') plt.plot(bins_, pdf_, linewidth=2, color='r') 

Это очистит гистограмму, в то же время позволяя вам использовать выводимый из нее вывод. Если вы хотите иметь две отдельные фигуры, одну с гистограммой и одну с линиями, добавьте plt.figure() вместо plt.clf() .

Один из возможных способов получения кусочков яблок – это, конечно же, приготовить яблочный пирог, а затем собрать все яблоки из пирога. Более простой способ, несомненно, заключался бы в том, чтобы не делать торт вообще.

Таким образом, очевидный способ не иметь график гистограммы на рисунке не состоит в том, чтобы запечатлеть его в первую очередь. Вместо этого вычислите гистограмму с помощью numpy.histogram (которая в любом случае называется функцией, называемой plt.hist ), и plt.hist ее вывод на рисунке.

 импортировать numpy как np
 импортировать matplotlib.pyplot как plt

 mu = 5
 sigma = 1

 s = np.random.normal (mu, sigma, 1000)

 count, bins = np.histogram (s, 100, normed = True)
 pdf = 1 / (sigma * np.sqrt (2 * np.pi)) * np.exp (- (bins-mu) ** 2 / (2 * sigma ** 2))

 mu_ = 10
 sigma_ = 1
 s = np.random.normal (mu_, sigma_, 1000)

 count_, bins_ = np.histogram (s, 100, normed = True)
 pdf_ = 1 / (sigma_ * np.sqrt (2 * np.pi)) * np.exp (- (bins_ - mu _) ** 2 / (2 * sigma _ ** 2))

 plt.plot (бит, pdf, ширина линии = 2, цвет = 'g')
 plt.plot (bins_, pdf_, linewidth = 2, color = 'r')

 plt.show ()

введите описание изображения здесь

  • Как создать набор оценок доверия для k-Nearest Neighbor Classification
  • pylab.hist (данные, normed = 1). Нормализация, похоже, работает некорректно
  • Построение 3d-поверхности из списка кортежей в matplotlib
  • удалить цветную панель с рисунка в matplotlib
  • Ошибка сохранения графика matplotlib в tiff
  • Как установить matplotlib с Python3.2
  • Как я могу получить значения (x, y) линии, которые построены на графике контура?
  • многомерные доверительные интервалы
  • Python - лучший язык программирования в мире.