我决定试一试seaborn 0.11.0 版!据我所知,使用将替换 distplot 的 displot 函数。我只是想弄清楚如何将高斯拟合绘制到直方图上。这是一些示例代码。
import seaborn as sns
import numpy as np
x = np.random.normal(size=500) * 0.1
使用 distplot 我可以做到:sns.distplot(x, kde=False, fit=norm)
但是如何在 displot 或 histplot 中进行呢?
最佳答案
对不起,我参加聚会迟到了。只需检查这是否满足您的要求。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
data = np.random.normal(size=500) * 0.1
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=25, density=True, alpha=0.6, color='g')
# Plot the PDF.
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.show()
关于python - 在 seaborn distplot/distplot 函数(不是 distplot)中绘制直方图的高斯拟合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64621456/