解析使用Python为直方图添加拟合曲线的两种方式

简介：
本文详细介绍了利用Python编程语言实现对直方图数据进行概率密度函数拟合的两种方法，帮助读者更好地理解和应用统计分析技术。 直方图是一种展示数据分组分布状态的图形工具。它通过矩形的宽度和高度来表示频数分布情况，使得用户能够直观地了解数据的整体形状、中心位置以及离散程度等信息。 在Python中，我们通常使用matplotlib库中的hist函数来绘制直方图。若想为该图表添加拟合曲线（即密度函数曲线），可以采用以下两种方法： 第一种方式是利用matplotlib的mlab模块。尽管mlab主要用于生成3D图形并提供出色的立体效果，但在此处我们可以将其用于突破传统二维平面限制，在此基础上额外绘制一条曲线。 以鸢尾花iris数据集为例进行说明： ```python import numpy as np ``` 需要注意的是以上代码片段仅展示了导入numpy库的部分内容。