在Python中,plt.hist函数用于绘制直方图,但是它默认情况下并不适用于显示指数分布。要正确显示指数分布,可以使用numpy库中的random模块生成指数分布的随机数,并将这些随机数传递给plt.hist函数进行绘制。
下面是一个完整的示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成指数分布的随机数
data = np.random.exponential(scale=1.0, size=1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.7, color='skyblue')
# 添加标题和标签
plt.title('Exponential Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
在这个示例中,我们使用numpy的random模块生成了1000个符合指数分布的随机数,并将其存储在名为data的变量中。然后,我们使用plt.hist函数绘制了直方图,其中bins参数指定了直方图的柱子数量,density参数设置为True以显示概率密度,alpha参数设置为0.7以调整柱子的透明度,color参数设置为'skyblue'以设置柱子的颜色。
最后,我们使用plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel函数添加了标题和标签,并使用plt.show函数显示了图形。
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