Matlab/python绘制3-sigma示意图

Question

想使用matlab或者python代码绘制如下的3-simga示意图，主要是辅助线和示意文字不知道该怎么加，请问有熟悉绘图的嘛

Answer 1

以下内容由AIGC及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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绘制3-sigma示意图是一个涉及统计学和编程技能的任务。以下是使用Matlab和Python两种不同工具的步骤和代码示例。

1. 选择绘图工具

• Matlab：适合快速原型开发和数值计算，拥有强大的绘图功能。
• Python：具有丰富的库支持，特别是matplotlib和seaborn，适合进行数据可视化。

2. 理解3-sigma分布

3-sigma规则表明，在正态分布中，大约68%的数据位于平均值的一个标准差内，大约95%的数据位于两个标准差内，而几乎全部（99.7%）的数据位于三个标准差内。

3. 绘制基本图形

Matlab示例代码：

% 定义平均值和标准差
mu = 0; % 假设平均值为0
sigma = 1; % 假设标准差为1

% 创建x的值
x = -3*sigma:0.01:3*sigma;

% 计算正态分布的概率密度函数
y = normpdf(x, mu, sigma);

% 绘制正态分布曲线
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
title('3-Sigma Distribution Diagram');
xlabel('Standard Deviation from Mean');
ylabel('Probability Density');

% 添加网格
grid on;

Python示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 定义平均值和标准差
mu = 0  # 假设平均值为0
sigma = 1  # 假设标准差为1

# 创建x的值
x = np.linspace(-3*sigma, 3*sigma, 1000)

# 计算正态分布的概率密度函数
y = norm.pdf(x, mu, sigma)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, y, linewidth=2)
plt.title('3-Sigma Distribution Diagram')
plt.xlabel('Standard Deviation from Mean')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.grid(True)

4. 添加辅助线

在Matlab或Python中，你可以使用plot或axvline函数在特定的x值处添加垂直线。

Matlab示例代码：

% 添加辅助线
hold on;
for i = -3:1:3
    plot([i, i], [0, max(y)], 'k--', 'LineWidth', 1);
end
hold off;

Python示例代码：

# 添加辅助线
for i in range(-3, 4):
    plt.axvline(x=i*sigma, color='k', linestyle='--')

5. 添加示意文字

使用text或annotate函数在图形中添加文字说明。

Matlab示例代码：

% 添加文字说明
text(-3*sigma, max(y)*0.95, '3\sigma', 'FontSize', 12);
text(-2*sigma, max(y)*0.90, '2\sigma', 'FontSize', 12);
text(-1*sigma, max(y)*0.85, '\sigma', 'FontSize', 12);

Python示例代码：

# 添加文字说明
plt.text(-3*sigma, max(y)*0.95, '3σ', fontsize=12)
plt.text(-2*sigma, max(y)*0.90, '2σ', fontsize=12)
plt.text(-1*sigma, max(y)*0.85, 'σ', fontsize=12)

6. 调整图形美观度

• 调整线条颜色、粗细。
• 调整文本字体大小和样式。
• 确保图形清晰易读。

最后，不要忘记保存你的图形：

• Matlab：saveas(gcf, '3_sigma_diagram.png')
• Python：plt.savefig('3_sigma_diagram.png')

这些步骤和代码示例应该可以帮助你完成3-sigma示意图的绘制。如果你需要进一步的帮助或有特定的问题，请随时提问。