前言

直方圖是一個可以快速展示數(shù)據(jù)概率分布的工具，直觀易于理解，并深受數(shù)據(jù)愛好者的喜愛。大家平時可能見到最多就是 matplotlib，seaborn 等高級封裝的庫包，類似以下這樣的繪圖。

一、代碼

1、案例一

import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0]Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0]P = np.ones(1000)P[:600] = 0np.random.shuffle(P)# print(P)Z = X + Y * Pplt.hist(Z, density=True, bins=150)plt.show()

2、案例二

import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn = 1000# p = 0.4U = []for i in range(1000):    X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0]    Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0]    P = np.ones(n)    P[:600] = 0    np.random.shuffle(P)    Z = X + Y * P    a = 1 / pow(n * np.var(Z), 1/2)    b = sum(Z) - n * np.mean(Z)    u = a * b    U.append(u)plt.hist(U, density=True, bins=60)plt.show()

二、運行效果

1、案例一

2、案例二

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