统计学入门级:常见概率分布 python绘制分布图正态分布（或高斯分布）是连续型随机变量的最重要也是最常见的分布，比如学生的考试成绩就呈现出正态分布的特征，大部分成绩集中在某个范围（比如60-80分），很小一部分往两端倾斜（比如50分以下和90多分以上） 。
学生 t 分布（或简称 t 分布）是在样本量较小且总体标准差未知的情况下估计正态分布总体的均值时出现的连续概率分布族的任何成员 。它是由英国统计学家威廉·西利·戈塞特（William Sealy Gosset）以笔名“student”开发的 。
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布 。离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function） 。
「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图1、从运行结果来看，图上没有发现缺失的数据，说明原始数据CSV文件中各州的名称与pyecharts的地图中各州的名称是一一对应没有错漏的 。如果换成别的国家，就无法保证了 。
2、获取json地图： https：//help.finereport.com/doc-view-201html echarts的地图包经纬度数值被压缩，暂时没找到还原的工具，所以采用finebi的地图包 。
3、前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用 。pyecharts 结合了 Python 和百度开源的 Echarts 工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可 。
4、pyecharts Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表 。
怎样用python的matplotlib模块画累积分布图第一步，请大家在自己的电脑中找到pycharm工具，双击进入主界面，然后请新建一个python文件some.py，完成后我们导入matplotlib包 。
使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量 ， 命名为y和Z 。设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签 。通过plt.figure(figsize=(10，6))的画布 。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化 。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数 。输出结果：sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE 。
http：//matplotlib.org 正如使用np作为 NumPy 的缩写 ， 我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：在本书中，plt接口会被频繁使用 。让我们创建第一个绘图 。假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图 。
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