初学者问题：不绘制正态分布的 Python 散点图答案

【问题标题】：Beginner question: Python scatter plot with normal distribution not plotting初学者问题：不绘制正态分布的 Python 散点图
【发布时间】：2018-10-28 07:14:33
【问题描述】：

我有一个随机整数数组，我计算了mean 和std 的标准偏差。接下来我在这个（平均值，标准）的正态分布内有一个随机数数组。

我现在想使用 matplotlib 绘制正态分布数组的散点图。你能帮忙吗？

代码：

random_array_a = np.random.randint(2,15,size=75)  #random array from [2,15) 
mean = np.mean(random_array_a)     
std = np.std(random_array_a)    
sample_norm_distrib = np.random.normal(mean,std,75)

散点图需要x轴和y轴...但是应该是什么？

【问题讨论】：

很难知道，你要求什么，当你不知道，它是什么。也许你的任务是关于Normal Probability Plot？

标签： python numpy matplotlib data-science scatter-plot

【解决方案1】：

我认为您可能想要的是正态分布的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.hist(sample_norm_distrib)

【讨论】：

感谢您的评论。我必须为我的作业发布散点图。
哦，我认为直方图比散点图更有意义，问题是你想要散点图上的什么，散点图的代码是 plt.scatter(x,y)

【解决方案2】：

您可以做的最接近一维输出分布的可视化操作是在 x 和 y 相同的地方进行散布。这样你可以在高概率区域看到更多的数据积累。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mean = 0    
std = 1 
sample_norm_distrib = np.random.normal(mean,std,7500)

plt.figure()
plt.scatter(sample_norm_distrib,sample_norm_distrib)

【讨论】：