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
Matlab/python绘制3-sigma示意图
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- 阿里嘎多学长 2024-07-23 10:50关注
以下内容由AIGC及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:
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。
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