Python直方图加曲线图的实现

在数据可视化中，直方图和曲线图是两种常见的图表类型，它们可以帮助我们更直观地了解数据的分布和趋势。本文将介绍如何使用Python绘制直方图和曲线图，并将它们结合在一起展示数据。

实际问题

假设我们有一组学生成绩数据，我们想要分析这些成绩的分布情况，并查看成绩的趋势变化。我们可以使用直方图来展示成绩的分布情况，使用曲线图来展示成绩的趋势变化。

示例

下面是一个示例代码，演示如何使用Python绘制直方图和曲线图，并将它们合并在一起展示数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机成绩数据
np.random.seed(0)
grades = np.random.randint(0, 100, 100)

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(grades, bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Grade Distribution')

# 绘制曲线图
plt.twinx()
plt.plot(np.sort(grades), color='orange')
plt.ylabel('Grade')
plt.grid(False)

plt.show()

在这段代码中，我们首先生成了一组包含100个随机成绩的数据。然后使用plt.hist()函数绘制直方图，plt.plot()函数绘制曲线图。最后使用plt.show()函数展示图表。

甘特图

gantt
    title Python直方图加曲线图的实现
    section 数据分析
    绘制直方图 :a1, 2022-01-01, 2d
    绘制曲线图 :a2, after a1, 2d

关系图

erDiagram
    STUDENT ||--o| GRADE : has

通过以上示例代码和图表，我们成功地实现了直方图和曲线图的合并展示，帮助我们更好地分析学生成绩数据的分布情况和趋势变化。在实际应用中，我们可以根据具体的数据需求和分析目的，灵活运用直方图和曲线图，让数据可视化更加生动和直观。