python如何对曲线图进行延伸
用pylab模块的plot函数pylab.plot(x，y)其中xy都是数组就能画出以x，y中元素为坐标的折线图。
确定数据类型：首先需要确定要绘制的曲线图的数据类型。不同的数据类型可能需要选择不同的绘图方法。例如，时间轴上的数据需要使用折线图，而品牌销售数据需要使用条形图。
线条风格linestyle 坐标轴的控制 坐标轴范围和标题 坐标图上标记 坐标间隔设定 函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。
我们先看一段代码：代码运行效果如下：这个绘图中我们没有作任何设置，一切交给Matplotlib处理。我们只是看到了绘制出的曲线的样子。但这与我们所想要的效果可能差异较大。所以我们还需要对图形进行一些自定义。
python怎么画曲线图
绘制曲线图需要以下步骤： 确定数据类型：首先需要确定要绘制的曲线图的数据类型。不同的数据类型可能需要选择不同的绘图方法。例如，时间轴上的数据需要使用折线图，而品牌销售数据需要使用条形图。
我们绘制曲线之前构造的数据点在曲线上也可以标记出来，这些标记点有不同的风格。
添加x，y轴名称 5 添加x，y轴范围 6 添加x，y轴刻度 7 绘制曲线、图例， 并保存图片 保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。
Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级4
如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。
Matplotlib Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。
Matplotlib 官方定义：Matplotlib是一个综合库，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。导入相关包， 测试数据是阿里的双十二用户行为 ，绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。
python_numpy最小二乘法的曲线拟合
在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲线拟合了 从结果中可以看出，直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果，下面我们介绍一下曲线拟合。
Python的使用中需要导入相应的模块，此处首先用 import 语句 分别导入了numpy， leastsq与pylab模块，其中numpy模块常用用与数组类型的建立，读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。
最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点，并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。给定数据点pi(xi，yi)，其中i=1，2，…，m。求近似曲线y= φ(x)。
python如何求不规则正态分布曲线标准差
用sd函数求标准差，也不是不行(from numpy import std as sd)。其参数是所需求标准差的矩阵或列表，返回值 即标准差。
对正态分布密度函数下进行积分就行了，对整个实数域积分的结果肯定等于1，而对任意有界区域积分的结果一般情况下只能进行近似的数值计算，而不能给出解析表达式。
所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
正态分布标准差的集合表示，这一步我们将计算指定区间的概率，标准差的含义和几何表示。具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示：下图是上一步计算代码执行的结果。
在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。
正态分布标准差应该所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数(或个数减一，即变异数)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
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