Python 现有数据的分发

我有一些数据（TEMP_2），我想获得该数据的分布。我知道如何使用以下方法绘制直方图：

import numpy as np
from pylab import *

plt.figure(1)
data1 = loadtxt("TEMP_2")

a= data1[:,1]
plt.hist(a,100, normed=True,)
show ()

但是，我想要一个发行版。有人能帮我做这个吗

数据文件：

1000 299.23
2000 310.56
3000 308.21
4000 305.86
5000 305.21
6000 301.35
7000 295.37
8000 307.80
9000 295.61
:      :
:      :
200000 307.18

---

为了绘制适合数据的正态分布，您需要执行以下操作：

首先，您需要计算哪个正态分布最适合您的数据。在scipy中有

norm.fit

。接下来，您只需要用给定的属性（平均值，stdev）绘制一个正态分布

完整脚本：

# Load data
import numpy as np
from pylab import *
data1 = loadtxt("TEMP_2")
a = data1[:,1]

# Fit data into normal distribution
from scipy.stats import norm
mean, stdev = norm.fit(a)

# Plot normal distribution
import matplotlib.mlab as mlab
x = np.linspace(min(a), max(a), 100)
plot(x, mlab.normpdf(x, mean, stdev))
show()

结果:

如果您也想打印“箱子”，只需在

plot.show（）之前添加：

尝试：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
from scipy.stats import norm

mean, sigma = norm.fit(data) #your data here
x = np.linspace(-3,3,100)
plt.plot(x,mlab.normpdf(x,mean,sigma))

plt.show()

如本文所述：
您必须更具体地说明您想要什么。原始数据本身就是一个（非常具体的）分布图，我希望获得一个分布图而不显示箱子。只是，一个单线分布图正如我前面提到的，我不想用直方图表示我的数据。。我的意思是，柱状图的条形图。首先你说你想要一个分布图，然后你说你不想用柱状图来表示它。我很困惑：/你想要什么？我需要这样的东西：看起来很棒！非常感谢杰萨洛宁！不客气。请注意，由于我发现你的问题非常模糊，我真的不确定这是否是一种正确的分布图。高斯分布是我要找的一种..对不起，之前没有提到它。。。我想我们是在正确的一页。。。谢谢谢谢，14分钟免费。。它工作得很好！
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
from scipy.stats import norm

mean, sigma = norm.fit(data) #your data here
x = np.linspace(-3,3,100)
plt.plot(x,mlab.normpdf(x,mean,sigma))

plt.show()