服务器租用：用Python怎样实现概率分布直方图

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_{前言

直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
一、代码
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、运行效果
1、案例一

2、案例二

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