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NumPy 均匀分布模拟及 Seaborn 可视化教程

在这个教程中，我们将使用NumPy来生成均匀分布的模拟数据，并使用Seaborn来进行可视化展示。具体步骤如下：

  1. 安装必要的库
  2. 使用NumPy生成均匀分布数据
  3. 使用Seaborn进行可视化

1. 安装必要的库

首先，你需要确保安装了以下Python库：NumPy和Seaborn。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install numpy seaborn matplotlib

2. 使用NumPy生成均匀分布数据

NumPy的numpy.random.uniform函数可以用来生成均匀分布的随机数。下面是一个生成1000个在区间[0, 1]内均匀分布的随机数的示例：

import numpy as np

# 生成1000个在区间[0, 1]内均匀分布的随机数
data = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=1000)
print(data)

你也可以调整参数来生成其他区间的均匀分布数据。例如，生成区间[5, 10]内的随机数：

data = np.random.uniform(low=5.0, high=10.0, size=1000)
print(data)

3. 使用Seaborn进行可视化

接下来，我们将使用Seaborn库来对生成的均匀分布数据进行可视化。Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了许多方便的绘图函数。

以下是一个使用Seaborn绘制直方图和核密度估计（KDE）的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置Seaborn的风格
sns.set(style="whitegrid")

# 创建一个图形对象和轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 使用Seaborn绘制直方图和KDE
sns.histplot(data, kde=True, ax=ax, bins=30, color='blue')

# 设置标题和标签
ax.set(title='Uniform Distribution [5, 10]', xlabel='Value', ylabel='Frequency')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了seaborn.histplot函数，它可以同时绘制直方图和核密度估计。kde=True参数表示我们希望绘制核密度估计曲线，bins=30表示直方图的柱数。

完整的代码如下：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1000个在区间[5, 10]内均匀分布的随机数
data = np.random.uniform(low=5.0, high=10.0, size=1000)

# 设置Seaborn的风格
sns.set(style="whitegrid")

# 创建一个图形对象和轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 使用Seaborn绘制直方图和KDE
sns.histplot(data, kde=True, ax=ax, bins=30, color='blue')

# 设置标题和标签
ax.set(title='Uniform Distribution [5, 10]', xlabel='Value', ylabel='Frequency')

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，你将会看到一个直方图和一个核密度估计曲线，直观地展示了数据的分布情况。

原文链接：codingdict.net

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