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类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱线图筛选异常值3 Sigma原则筛选离群值Python统计学检验大数据PySpark大数据处理详细教程使用教程CentOS服务器搭建Miniconda环境Linux服务器配置免密SSH大数据集群缓存清理面试题整理面试题—机器学习算法面试题—推荐系统 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef plot_histogram(data, bins10, titleHistogram, xlabelValue, ylabelFrequency):绘制直方图。:param data: 包含数据的列表或数组。:param bins: 直方图的柱状个数。:param title: 图表的标题。:param xlabel: X轴的标签。:param ylabel: Y轴的标签。plt.figure(figsize(8, 6))plt.hist(data, binsbins, edgecolorblack)plt.title(title)plt.xlabel(xlabel)plt.ylabel(ylabel)plt.show()# 示例数据
sample_data np.random.normal(0, 1, 1000) # 生成一些正态分布的样本数据# 绘制直方图
plot_histogram(sample_data, bins20, titleSample Histogram, xlabelValue, ylabelFrequency) 友情提示如果你觉得这个博客对你有帮助请点赞、评论和分享吧如果你有任何问题或建议也欢迎在评论区留言哦
