matplotlib.pyplot.his 和基本 python：我无法理解示例之间的区别 [关闭]答案

【问题标题】：matplotlib.pyplot.his and basic python: I can't understand the difference between the to examples [closed]matplotlib.pyplot.his 和基本 python：我无法理解示例之间的区别 [关闭]
【发布时间】：2017-12-23 18:49:38
【问题描述】：

我无法理解以下两个示例之间的区别。
在第一个中，它创建了大量数据，但在另一个中，它没有，我不确定为什么。
grah 和 labsh 可能是数组，这可能解释其中包含的数据。
我真的找不到 - 感谢您的帮助

示例 1：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

grah = 50
labsh = 60

plt.hist([grah, labsh], stacked = True, color =["r"])
plt.show()

示例 2：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

gra = 500
labs = 500

grah = 28 + 4 * np.random.randn(gra)
labsh = 24 + 4 * np.random.randn(labs)

plt.hist([grah, labsh], stacked = True, color =["r", "b" ])
plt.show()

【问题讨论】：

目前还不清楚您的问题在哪一点。在第一个示例中，您创建了两个数字 50 和 60 的直方图。在第二个示例中，您从两个数组创建了两个直方图，每个数组有 500 个元素。当然，这些是根本不同的。但我想你应该清楚地解释你的期望以及你展示的代码在多大程度上没有满足。

标签： python matplotlib arraylist

【解决方案1】：

在第一个例子中： grah 和 labsh 只是值。它只是以 red 颜色绘制值 [50,60] 的直方图。而另一方面，在第二个例子中，

np.random.randn(size) 从“标准正态”分布返回一个（或多个）样本。

在以下代码中：

grah = 28 + 4 * np.random.randn(gra)
labsh = 24 + 4 * np.random.randn(labs)

grah 正态分布 mu= 28 和 variance=4 大小为 500 (gra) 这意味着它将生成 500 个样本。

还有

labsh 正态分布 mu= 24 和 variance=4 以及 500。

另外，与np.random.randn() 类似的功能是random.standard_normal。类似，但以元组作为参数。

祝你好运！

【讨论】：